Retrieval-Augmented Generation (RAG) — 검색으로 접지된 답변 만들기
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
모델이 가진 지식에는 한계가 있어서, 최신·사내 정보에는 답을 못 하는 경우가 많아요. **RAG(검색 증강 생성)**는 질문 시점에 관련 문서를 검색해 그 내용을 프롬프트에 담아 모델이 근거에 기반한 답변을 내도록 하는 구조예요. LangChain의 튜토리얼을 기준으로 흐름을 정리했어요.
이 카테고리의 문서
- 개요: LangChain RAG 튜토리얼 — 문서→인덱스→검색→생성
- 핵심 기능: 리트리버(Retriever)의 역할과 종류
- 실전·API: 대화 히스토리까지 얹은 QA 챗봇