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.
RAG
AI가 거짓말을 하는 진짜 이유: LLM 환각 현상과 완벽한 제어 전략
단순한 오류를 넘어 제품의 신뢰도를 무너뜨리는 LLM 환각(Hallucination)의 기술적 원인을 분석하고, RAG와 프롬프트 엔지니어링을 통한 실무적 해결책을 제시합니다.
AI는 어떻게 생각하는가: 토큰부터 RAG까지, 실무자를 위한 LLM 작동 원리
단순한 챗봇을 넘어 비즈니스 솔루션을 구축하려는 개발자와 기획자가 반드시 알아야 할 LLM의 핵심 메커니즘과 효율적인 AI 도입 전략을 분석합니다.
텍스트만 RAG가 헬스케어를 놓치는 5가지 이유와 GraphRAG 혁신
헬스케어 데이터는 구조화된 관계와 복합적인 맥락을 요구하지만, 순수 텍스트 기반 RAG는 이런 요구를 충족하지 못해 진단·연구·환자 관리에 한계를 드러냅니다.
RAG 파이프라인 vs MCP vs AI 에이전트: 선택 기준과 실전 적용법
RAG 파이프라인, MCP, AI 에이전트 각각의 장단점과 비용·성능 트레이드오프를 분석하고, 실무에서 바로 적용 가능한 로드맵을 제시한다.
AI 모델 역량·제품 영향·실제 도입 가이드: LangChain 없이 RAG 구축하기
프레임워크에 숨겨진 복잡성과 비용을 피하고, AI 모델을 직접 구현해 제품에 적용하는 방법을 개발자·AI 실무자·PM에게 구체적으로 안내합니다.
RAG는 사실을 검색, 상태는 주입: State Injection 실험의 이유
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 사실을 검색하지만, 상태 정보는 직접 주입해야 합니다. 이 글에서는 RAG의 한계와 State Injection의 필요성을 설명하며, 이를 어떻게 실무에 적용할 수 있는지 살펴봅니다.
RAG가 아키텍처가 되는 순간: 클라우드 전환과 GenAI 도입의 새로운 패러다임
RAG(Retrieval-Augmented Generation)이 단순한 기술에서 아키텍처로 발전하면서, 클라우드 전환과 GenAI 도입 전략에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 이 글에서는 RAG의 개념, 배경, 현재 이슈, 그리고 실제 사례를 통해 이를 살펴보겠습니다.
Rephole: RAG 기반 코드 검색을 위한 간단한 REST API
Rephole는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 코드 검색을 간편화하는 REST API 서비스입니다. 이 글에서는 Rephole의 배경, 작동 원리, 그리고 실무에서의 활용 방법을 자세히 살펴보겠습니다.