RAG (Retrieval-Augmented Generation)LLM이 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 답변의 정확도와 품질을 높이는 기술 프레임워크입니다.1. 정의RAG는 대규모 언어 모델(LLM)이 답변을 생성할 때, 학습된 데이터에만 의존하지 않고 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 이를 참조함으로써 답변의 정확도와 품질을 높이는 기술 프레임워크입니다.쉽게 비유하자면, 시험을 볼 때 머릿속에 외운 지식만으로 답을 쓰는 것이 아니라, 신뢰할 수 있는 '참고서(오픈북)'를 찾아보고 내용을 보완하여 답안을 작성하는 방식과 유사합니다.2. 등장 배경 및 필요성기존 LLM이 가진 구조적인 한계를 극복하기 위해 RAG 기술이 주목받게 되었습니다.최신 정보의 부재: LLM은..