RAG는 생성형 AI를 제대로 활용하기 위해 반드시 이해해야 할 핵심 개념

🔍 RAG란?

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

→ "검색 + 생성"을 결합한 AI 아키텍처입니다.

내 문서, 데이터, 지식을 기반으로 GPT가 정확한 답변을 하게 만드는 방식이에요.

📦 왜 필요한가?

GPT 같은 LLM은 사전 학습된 지식만 가지고 답변합니다.

즉…

❌ 내 회사 매뉴얼 / 정책 / 고객 DB에 대한 지식은 없음

그래서 "내 데이터를 검색해서 답변에 반영"하게 만든 게 RAG입니다.

⚙️ RAG의 구조

1. 사용자 질문 입력

2. 검색 단계 (Retrieval)

   → 질문을 기준으로 벡터 DB에서 관련 문서 검색 (예: Pinecone, Weaviate, FAISS)

3. 생성 단계 (Generation)

   → 검색한 문서들을 **GPT 입력(prompt)**에 넣고,

   GPT가 문맥에 맞는 답을 생성함

결과: GPT가 엉뚱한 추측 없이, 정확한 문서 기반으로 답변

🧠 기술 스택 구성 예시