RAG(검색 증강 생성)

RAG 개념부터 임베딩·벡터 검색까지

가이드2026-07-11

파인튜닝과 RAG를 비용, 데이터, 최신성, 유지보수 관점에서 비교하고 상황별 선택 기준을 정리합니다.

가이드2026-07-11

RAG(검색 증강 생성)가 무엇이고 어떻게 동작하는지, 언제 쓰면 좋고 어떤 한계가 있는지 쉬운 말로 정리합니다.

가이드2026-07-11

벡터 데이터베이스(벡터 DB)가 무엇이고 일반 DB와 어떻게 다른지, 벡터 검색(시맨틱 검색)은 어떻게 동작하는지, RAG에서 왜 필요한지 쉬운 말로 정리합니다.

용어2026-07-11

텍스트·이미지 같은 데이터를 임베딩 벡터로 저장하고, 의미가 가장 비슷한 항목을 빠르게 찾아주는 데이터베이스다. RAG의 문서 검색 단계를 담당하는 핵심 인프라다.

용어2026-07-10

텍스트·이미지 등 데이터를 의미를 담은 고정 길이 실수 벡터로 변환한 표현이다. 의미가 비슷한 대상일수록 벡터 공간에서 가깝게 놓인다.

용어2026-07-10

언어모델이 사실과 다르거나 근거 없는 내용을 그럴듯하게 생성하는 현상. 표현은 자연스럽지만 내용이 틀릴 수 있다.

용어2026-07-10

외부 지식원에서 관련 문서를 먼저 검색한 뒤, 그 내용을 근거로 언어 모델이 답변을 생성하는 방식이다. 모델의 내부 파라미터에만 의존하지 않고 검색된 문맥을 함께 활용한다.