검색 증강 생성(RAG)이란?

사전적 정의 (Dictionary Definition)

검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 거대 언어 모델(LLM)이 사전에 학습한 지식에만 의존하지 않고, 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 생성 과정에 결합하는 기술적 프레임워크입니다. 이 기술은 모델이 최신 정보를 반영하거나 특정 도메인의 전문 지식을 활용할 수 있도록 지원하며, 모델이 잘못된 정보를 사실인 양 답변하는 환각 현상(Hallucination)을 억제하고 답변의 근거를 명확히 하는 데 목적이 있습니다.

실무 사용 예시 (Practical Use Case)

기업 내부의 보안 규정이나 매뉴얼이 담긴 데이터베이스를 LLM과 연결하여, 사내 직원이 질문 시 실시간으로 해당 문서를 참조해 답변을 생성하는 지식 관리 시스템 구축에 활용됩니다. 또한 AI 보안 감사 과정에서 모델의 비결정적 특성을 통제하고 지식 계층(Knowledge Layer) 분석을 통해 권한 기반의 정보 노출을 제어하는 실무적 방안으로도 검토됩니다.

관련 단어 (Related Words)

• 거대 언어 모델 (LLM)
• 환각 현상 (Hallucination)
• 지식 계층 분석 (Knowledge Layer Analysis)