RAG 답변이 엉망인 진짜 이유: LLM 탓이 아니라 ‘설계’의 문제다
단순히 모델을 바꾸는 것만으로는 RAG의 성능 한계를 극복할 수 없습니다. 검색 품질과 추론 프로세스의 정렬을 통해 환각을 줄이고 정답률을 높이는 실전 전략을 분석합니다.
검색증강생성
RAG는 죽지 않았다: 당신의 챗봇이 멍청한 진짜 이유
단순한 문서 연결만으로는 부족합니다. 환각 현상을 잡지 못하는 ‘나이브 RAG’의 한계를 넘어, 실무에서 실제로 작동하는 고성능 검색 증강 생성 시스템을 구축하는 전략을 분석합니다.
RAG 도입 후 성능 정체? ‘Naive’를 넘어 ‘Advanced’로 가야 하는 이유
단순한 문서 검색 기반의 Naive RAG가 가진 한계를 분석하고, 정밀한 답변 생성을 위한 Advanced RAG의 핵심 전략과 실무 적용 가이드를 제시합니다.
LLM의 치명적 약점 ‘환각’, RAG 하나로 끝낼 수 있을까?
단순한 데이터 연결을 넘어 Naive부터 Advanced RAG까지, 비즈니스 요구사항에 맞는 최적의 검색 증강 생성 전략과 실무 구현 로드맵을 제시합니다.