Rag
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Retrieval-Augmented Generation (RAG)AI ML 2025. 4. 20. 18:00
RAG는 LLM(예: GPT)이 외부 지식(문서, DB 등)을 검색해서, 그걸 바탕으로 답변을 생성하는 방식이에요. Retrieval-Augmented Generation, 줄여서 RAG는 요즘 AI 기반 Q&A 시스템, 문서 요약, 챗봇 등에 가장 널리 쓰이는 핵심 기술입니다. 왜 필요한가? 일반 LLM (예: GPT, Claude)은 학습된 지식만 알고 있어요.→ 최신 정보나 특정 기업 문서 같은 건 못 알아요. 해결책: RAG외부 지식을 검색 + 요약해서 답변하도록 함 RAG 구조[ 사용자 질문 ] ↓[ 1. 검색기 (Retriever) ] ↓ ← 벡터 DB에서 관련 문서 검색[ 관련 문서 ] ↓[ 2. LLM ] ↓ ..
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AI/ML에서 Vector DB 활용AI ML 2025. 4. 2. 22:13
최근 AI, 특히 대형 언어 모델(LLM)의 발전과 함께 Vector Database(벡터 데이터베이스)의 중요성이 크게 주목받고 있습니다. 단순한 텍스트 검색을 넘어서, 의미 기반의 유사도 검색이 가능해지면서 벡터 데이터를 저장하고 빠르게 조회할 수 있는 시스템이 점점 필수가 되어가고 있죠.그렇다면 Vector DB는 실제로 어떤 상황에서, 어떻게 활용될까요? 1. 유사도 검색 (Similarity Search)Vector DB의 대표적인 활용 사례는 유사한 데이터를 빠르게 찾는 것입니다. 예를 들어 이미지를 임베딩 벡터로 변환한 후, 특정 이미지와 가장 비슷한 이미지를 검색하거나, 문장 간의 의미적 유사도를 비교하는 것이 가능합니다.활용 예시:이미지 기반 검색 (비슷한 옷 찾기 등)문장 검색 시스템 ..