RAG

Lewis et al., 2020 — arXiv:2005.11401

핵심 아이디어

LLM의 파라미터에 저장된 지식 외에, 외부 문서를 실시간 검색해 답변 생성에 활용:

질문 → Retriever → 관련 문서 top-k 검색
              ↓
질문 + 문서 → Generator (LLM) → 최종 답변

구성 요소

구성	역할
Retriever	Dense Passage Retrieval (DPR) 등으로 관련 문서 검색
Generator	seq2seq 또는 decoder-only LLM으로 답변 생성
Vector DB	문서 임베딩 저장 (FAISS, Pinecone 등)

Fine-tuning vs RAG

	Fine-tuning	RAG
지식 업데이트	재학습 필요	DB 업데이트만으로 가능
비용	높음	낮음
출처 추적	어려움	가능

의의

LLM 할루시네이션 감소 및 최신 지식 활용의 실용적 해법. 기업 AI 서비스의 핵심 패턴.