내 데이터 연결 ② RAG 베이식: 검색 보강 흐름(인덱싱→쿼리→응답) 이해하기
📋 목차 💰 RAG 기초: 검색 보강 흐름 이해하기 🛒 인덱싱: 지식의 나침반 만들기 🍳 쿼리: 질문의 본질을 파고들기 ✨ 응답: 지능적인 정보의 탄생 💪 RAG의 실질적 적용 사례 🎉 RAG와 미래 전망 ❓ 자주 묻는 질문 (FAQ) 🔥 "데이터 연결, RAG로 새롭게 펼쳐보세요!" 더 알아보기 인공지능 시대, 방대한 정보 속에서 원하는 답변을 정확하고 빠르게 찾는 능력은 필수적이에요. 특히 복잡하고 전문적인 분야에서는 더욱 그렇고요. 기존의 언어 모델들은 학습된 데이터 내에서만 답변할 수 있다는 한계가 있었죠. 하지만 이제 RAG (Retrieval-Augmented Generation), 즉 검색 증강 생성 기술을 통해 이러한 한계를 뛰어넘는 놀라운 진화가 시작되었어요. RAG는 외부 지식 베이스를 실시간으로 검색하여 언어 모델의 답변을 더욱 풍부하고 정확하게 만드는 혁신적인 방법이에요. 이 글에서는 RAG의 핵심 흐름인 '인덱싱→쿼리→응답' 과정을 깊이 파고들어, 마치 나만의 똑똑한 비서처럼 AI를 활용하는 방법을 쉽게 이해하도록 도와드릴게요. 내 데이터 연결 ② RAG 베이식: 검색 보강 흐름(인덱싱→쿼리→응답) 이해하기