RAG: LLM의 한계를 극복하는 실시간 데이터 연동 아키텍처

핵심 기술: Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 LLM이 고정된 데이터셋의 한계를 넘어, 외부 정보 검색을 통해 최신, 동적, 개인화된 데이터를 활용하여 답변의 정확성과 관련성을 높이는 혁신적인 아키텍처입니다.

기술적 세부사항:
* RAG의 필요성: LLM의 지식 마감 시점, 비공개 데이터 접근 불가, 환각(Hallucination) 및 부정확한 정보 생성 문제 해결.
* RAG 아키텍처: 검색(Retrieval)과 생성(Generation)의 결합.
* 검색 단계: 사용자 쿼리를 임베딩하여 벡터 데이터베이스(FAISS, Pinecone, Weaviate 등)에서 의미론적 검색을 통해 관련 문서를 추출.
* 생성 단계: 추출된 문서를 LLM의 컨텍스트 창에 주입하여 정확하고 정보에 기반한 답변 생성.
* RAG 워크플로우: 사용자 쿼리 → 쿼리 임베딩 → 벡터 DB 검색 → 상위 N개 문서 검색 → 문서+쿼리로 프롬프트 구성 → LLM 답변 생성.
* RAG 지원 도구: LangChain, LlamaIndex, OpenAI Custom Context Injection, Haystack, Azure Cognitive Search.

개발 임팩트:
* 실시간 및 최신 지식 접근성 확보.
* LLM의 환각 현상 감소 및 신뢰도 향상.
* 개인화되거나 비공개된 데이터 활용 가능.
* 동적이고 실시간 쿼리에 대한 유연한 대응.

커뮤니티 반응:
(원문에서 커뮤니티 반응에 대한 구체적인 언급은 없으나, RAG는 GenAI 분야에서 가장 강력한 패턴 중 하나로 널리 인식되고 있음.)

톤앤매너: 전문적이고 기술적인 내용으로, LLM의 실질적인 활용 방안과 기술적 구현에 초점을 맞추고 있습니다.