RAG(검색 증강 생성)란?

쉽게 이해하면

규정집을 참고하며 답하는 업무 담당자와 비슷합니다. 질문을 받으면 해당 조항을 찾고, 찾은 내용을 읽은 뒤 답변합니다. RAG에서도 검색 결과가 모델에 전달되어야 답변의 근거로 활용될 수 있습니다.

예를 들어 “출장 숙박비는 얼마까지 가능한가요?”라는 질문에 출장 규정에서 관련 조항을 찾도록 구성할 수 있습니다. 하지만 옛 규정만 검색되거나 지역별 예외가 빠지면 답변도 잘못될 수 있습니다. 따라서 검색을 붙였다는 사실만으로 업무에 맞는 답변이 보장되지는 않습니다.

알아둘 점

검색부터 확인

원문이 등록되었는지, 질문과 관련된 부분을 찾았는지, 표의 주석이나 적용 조건까지 전달했는지 차례로 확인합니다. 모델을 바꾸기 전에 검색 결과 자체를 점검하면 원인을 구분하는 데 도움이 됩니다.

최신성과 권한

새 문서를 넣는 것뿐 아니라 폐기된 규정의 처리, 시행일, 사용자별 열람 범위를 설계해야 합니다. 검색 단계와 실제 원문 접근에서 권한을 함께 적용하는 구성이 필요합니다.

출처가 있어도 검토

인용 링크가 있다고 해서 그 문서가 답변 전체를 뒷받침하는 것은 아닙니다. 수치·예외 조건·유효 기간이 실제로 일치하는지 확인해야 합니다.

비슷한 용어와의 차이

RAG

외부 자료를 찾아 현재 입력으로 제공

파인튜닝

학습으로 모델의 가중치를 조정

AI 메모리

이전 상호작용의 정보 등을 보존·재활용하며 검색을 쓸 수 있음