RAG 기술을 통한 생성형 AI의 한계 극복과 활용
**RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation)**는 대규모 언어 모델(LLM)에 외부 지식 검색 기능을 결합하여, 더욱 정확하고 근거 있는 답변을 생성하는 기술적 아키텍처를 의미합니다.
Google의 **Gemini(제미나이)**와 같은 일반적인 생성형 AI 모델은 방대한 데이터를 바탕으로 뛰어난 답변 능력을 보여주지만, 때때로 사실이 아닌 정보를 정답처럼 말하는 **’환각 현상(Hallucination)’**이 발생한다는 한계가 있습니다.
반면, NotebookLM과 같이 개인화된 RAG 시스템을 탑재한 서비스는 사용자가 제공한 특정 자료를 바탕으로 답변을 생성하기 때문에, 정보의 왜곡 없이 흔들림 없는 정확성을 제공합니다.
결론적으로, 대규모 언어 모델(LLM)의 생성 능력과 RAG 시스템의 정밀함을 함께 활용한다면, 우리는 신뢰할 수 있는 최적의 정보를 효과적으로 얻을 수 있습니다.
