RAG가 생각보다 훨씬 어렵다: ‘그냥 연결하면 된다’는 거짓말
단순한 문서 연결만으로 환각 현상을 잡을 수 있다는 RAG의 환상에서 벗어나, 실제 프로덕션 환경에서 마주하게 될 데이터 오염과 검색 품질의 늪을 분석합니다.
벡터데이터베이스
AI 모델이 문제가 아니다: 당신의 챗봇이 멍청한 진짜 이유는 ‘검색’에 있다
최신 LLM을 도입해도 기대 이하의 성능이 나오는 이유는 모델의 지능이 아니라 데이터를 찾아오는 검색 단계의 결함 때문이며, 이를 해결하기 위한 RAG 최적화 전략을 분석합니다.
RAG는 임시방편일 뿐일까? 검색 증강 생성의 치명적 한계와 진실
LLM의 환각을 잡기 위해 도입된 RAG가 왜 근본적인 해결책이 될 수 없는지, 데이터 검색의 구조적 결함과 진정한 지식 통합의 방향성을 분석합니다.
RAG가 단순히 ‘검색 후 생성’이라고? 수학적 실체는 전혀 다르다
많은 이들이 RAG를 단순한 데이터 검색 도구로 오해하지만, 실제로는 확률 분포의 조건부 최적화 과정이며 이를 이해해야만 할루시네이션을 잡을 수 있습니다.