RAG는 대규모 언어 모델의 출력을 최적화하여 응답을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참조하도록 하는 프로세스인데요. 그리고 검색 증강 생성은 사전 교육된 검색기를 사용하여 대규모 말뭉치 또는 데이터베이스에서 중요한 정보를 효과적으로 추출함으로써 언어 모델 생성을 개선하구요. 이 전략을 통해 모델은 사전 교육 데이터보다 더 많은 지식을 이룩할 수 있어 결과물의 정확도와 유용성이 향상된다고 합니다.
RAG는 외부의 지식 소스를 동적으로 결합하고 질문 응답 요약 및 콘텐츠 개발을 개선하다고 합니다. RAG가 검색과 생산을 원활하게 통합하여 자연어 처리 시스템에서 맥락이 풍부하고 정확한 결과를 제공하는데 도움이 된다고 합니다.
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