요즘 AI 기술이 빠르게 발전하면서

"GPT"라는 단어가 익숙해진 분들 많으시죠?

하지만 GPT의 허언 등 단점으로 인해

GPT만으로는 부족하다는 말이 나오는 상황인데요.

오늘 소개할 주제는 AI의 새로운 판을 짜고 있는 RAG입니다!

RAG? 처음 들어보는데?

하시는 분들 궁금하실 것 같은데요!

RAG는 기업들이 점점 더 선호하고 있는 차세대 AI 기술로,

단순히 대답을 생성하는 것을 넘어

정확하고 신뢰성 있는 답변을 제공하는 데 초점이 맞춰져 있어요.

우리의 일상이나 업무에 어떻게 도움을 줄 수 있는지

차근차근 소개해드릴게요. 함께 들어가볼까요? :)

RAG는 Retrieval-Augmented Generation,

즉, 참조 기반 생성 AI를 뜻하는데요.

GPT가 단순히 학습된 데이터를 기반으로

답변을 생성한다면,

RAG는 한 발 더 나아가 외부 데이터베이스나 문서에서

필요한 정보를 검색하고 이를 바탕으로

더욱 정확한 답변을 만들어내는데요.

쉽게 말해!

을 해줍니다.

AI에도 각각 다른 강점과 약점이 있다는 사실, 알고 계셨나요?

GPT와 RAG의 차이를 간단히 알아볼게요!

GPT는 어떻게 답변을 생성할까요?

GPT는 학습된 대규모 언어 모델로,

이전에 학습된 데이터를 기반으로

텍스트를 생성하는데요!

하지만, 학습 데이터에 없는 정보를 물어보면

추측을 생성하는 경향이 있어요.

그래서 가끔 허언을 할 때가 있답니다.

RAG는 어떻게 다를까요?

학습 모델에 더해, 외부 데이터베이스나 문서를 검색해 답변을 생성하는데요!

이 과정 덕분에 RAG는 잘못된 정보를 줄이고

더 신뢰성 있는 답변을 제공할 수 있답니다!

RAG가 답변을 생성하는 과정은

순서로 정리할 수 있어요!

GPT와 RAG의 다른 매력이 잘 보이시나요?

그럼, RAG가 왜 기업에서 특히 주목받고 있는지를

더 자세히 알아볼게요!

AI를 도입하는 기업들이

GPT보다 RAG를 선호하는 이유는 무엇일까요?

바로 RAG가 정확성, 최신성, 맞춤화 등

기업에서 특히 중요시하는 부분에서

더 많은 이점을 제공하기 때문인데요!

어떤 이점들을 주는지 더 세밀하게 알아볼게요!

첫 번째로, 신뢰성 있는 정보를 제공하는데요!

GPT는 데이터에 없는 질문에 대해

추측을 만들어낼 가능성이 있지만,

RAG는 데이터베이스를 검색해서

검증된 정보만 제공할 수 있어요!

기업은 이 점을 통해 의사결정에 필요한 신뢰성을 확보한답니다!

두 번째로, 최신 정보를 반영할 수 있다는 점인데요.

GPT는 학습된 데이터에 갇혀 있지만,

RAG는 정기적으로 업데이트된 데이터를 바탕으로

최신 정보를 반영한 답변을 할 수 있어요.

예를 들어, 새로 바뀐 규제나 시장 트렌드를 즉시 활용할 수 있답니다!

세 번째로, 맞춤형 AI로 활용할 수 있어요.

기업 내부 데이터 예를 들면 회사의 정책, 매뉴얼, 고객 데이터를 연결해

해당 기업만을 위한 AI 솔루션을 만들 수 있어요!

마지막으로, 민감한 데이터를 보호할 수 있는데요.

GPT는 클라우드 기반으로 데이터를 학습하지만,

RAG는 사내 서버나 폐쇄형 네트워크에 연결해 데이터 보안을 강화할 수 있어요.

금융, 의료, 법률 등 보안이 중요한 산업에서는

이런 점이 특히 더 큰 매력으로 다가오겠죠?

기업에서 사용할 만한

좋은 이점을 많이 갖고 있는 RAG!

일반인은 어떻게 활용할 수 있을지 알아볼게요!

RAG의 기술은 기업뿐만 아니라

일반 사용자도 간단한 도구와 플랫폼을 통해

RAG의 강점을 활용할 수 있는데요!

연구와 리포트 작성 시에는 논문, 문서, 아카이브 같은 방대한 자료를

RAG와 연결해서 필요한 정보를 빠르게 검색할 수 있어요.

예를 들어, 리포트를 작성할 때

키워드만 입력해도 관련 정보를 정리해서

효율적으로 작업할 수 있어요.

개인 프로젝트 및 학습할 때는

특정 주제에 대해 더 깊이 알고 싶을 때,

RAG로 관련 문서를 검색하고 요약할 수 있어요.

RAG를 쓰면 특정 분야의 학습에 시간과 노력을 절약할 수 있죠!

정보 기반의 개인화된 생산성 도구와 연결해서 사용하면

자신만의 지식 관리 시스템으로 활용할 수 있는데요!

예를 들어 개인 노트 앱이나

Notion 같은 데이터베이스를 연결하면

자신의 작업 기록이나 메모를 기반으로

RAG가 유용한 통찰을 제공할 수 있어요.

요약하면, 연구부터 생산성 도구까지

다양한 방식으로 활용 가능하고

더 똑똑한 정보 검색과 효율적인 작업 환경을

만들 수 있다는 점이에요!

RAG 기술을 바로 활용하고 싶다면

RAG 기능을 제공하는 다양한 도구들도 있으니

한 번 사용해보시는 것도 추천드려요!

Google Bard, Bing AI는

검색과 답변을 결합한 AI로, 사용자가 질문하면

관련 정보를 빠르게 검색하고 정확한 답변을 제공해요!

LangChain은 자체 데이터베이스나 문서와 연결하여

맞춤형 RAG AI를 만들 수 있는 도구에요!

마지막으로, ChatGPT Plugins는

외부 도구와 연결하여 RAG처럼 활용할 수 있게 해주는데요.

Google Search, Zapier, API 연동 등

다양한 외부 툴과 연결해 맞춤형 AI 작업을 할 수 있어요.

RAG 기술은 단순한 AI 기능을 넘어

기업의 효율성, 정확성, 최신 정보를 바탕으로

더 나은 결과를 만들어나가는 핵심 도구가 되고 있어요!

이런 RAG를 활용하면 기업은 물론 개인도 더 똑똑하고 맞춤화된 작업을 할 수 있게 되는데요!

혹시 AI 도입을 고민하고 계신다면, 오늘 소개드린 내용을 참고해서

효율적인 AI 활용 방법을 찾아보시길 추천드립니다! :)

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