LLM의 한계와 RAG의 등장
ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 강력하지만 다음과 같은 한계가 있습니다:
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 이러한 한계를 극복하는 기술입니다.
RAG 아키텍처
1. 문서 인덱싱
기업 내부 문서를 벡터화하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다.
2. 검색 (Retrieval)
사용자 질문과 관련된 문서를 벡터 유사도 검색으로 찾습니다.
3. 증강 (Augmentation)
검색된 문서를 컨텍스트로 LLM 프롬프트에 추가합니다.
4. 생성 (Generation)
LLM이 검색된 문서를 참고하여 답변을 생성합니다.
기업용 RAG 구축 시 고려사항
보안
품질
운영
활용 사례
폴리글랏소프트는 다음과 같은 RAG 기반 AI 어시스턴트를 구축했습니다:
결론
RAG 기술은 LLM을 기업 환경에 안전하고 효과적으로 도입할 수 있는 핵심 기술입니다. 폴리글랏소프트의 AI 플랫폼으로 나만의 AI 어시스턴트를 구축해 보세요.