의미 검색과 관계 추론의 결합: 신뢰 가능한 LLM을 위한 하이브리드 RAG
1. 서론 대규모 언어 모델(LLM)은 강력한 생성 능력을 갖추고 있지만, 실제 업무 환경이 요구하는 최신성, 근거 기반의 정확성, 응답의 일관성이라는 세 가지 조건을 단독으로는 충분히 만족시키기 어렵습니니다. 문서와 규정은 수시로 변경되며, 답변에는 명확한 출처와 시점이 요구되고, 각 조직마다 고유한 맥락과 … 더 보기
GraphRAG
RAG의 진화: GraphRAG, Agentic RAG, CRAG의 등장
최근 저희 부서의 과거 입찰 문서를 벡터 데이터베이스(Vector Database)에 저장하고, 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축했습니다. “신규 공고인 분석사업과 유사한 우리의 과거 사업은 무엇이 있나요?”라는 질문에 시스템은 자신 있게 답변했지만, 자세히확인해보니 완전히 다른 사업의 내용을 가져와 답변하는 경우가 있었습니다. … 더 보기