RAG (인공지능) 편집하기 (부분)

==구성 요소==
===인덱싱(Indexing)===
외부 문서를 벡터 임베딩으로 변환해 벡터 데이터베이스에 저장한다. 문서 단위로 처리하거나 지식 그래프 형식으로 저장할 수 있다.
===검색(Retrieval)===
사용자 질의에 기반해 벡터 혹은 키워드 검색을 통해 가장 관련성 높은 문서를 선택한다. 적절한 순위 매김과 랭킹 알고리즘이 중요하다.
===증강(Augmentation)===
검색된 문서를 사용자 프롬프트와 함께 LLM에 입력(prompt engineering)하여, 모델이 외부 정보를 활용하도록 유도한다.
===생성(Generation)===
LLM은 내장된 지식과 검색 정보가 결합된 입력을 토대로 응답을 생성한다. 일부 시스템은 문서 재순위, 맥락 선택, 자기반성(Self‑RAG) 등의 후처리 기법을 추가한다.