먼저 큰 그림부터

회사 기술지원팀에서 일한다고 생각해 보십시오. 고객이 "우리 제품 A의 반환 정책은?" 하고 묻습니다. 일반적인 반환 정책을 떠올려 답하면 우리 회사만의 정책과 어긋나기 쉽습니다. 그래서 먼저 회사 문서에서 제품 A의 반환 정책을 찾아 펴 놓고, 그 문서를 보며 답합니다. RAG가 하는 일이 바로 이것입니다. 찾아 오는 일이 검색, 찾은 것을 보고 답을 쓰는 일이 생성입니다.

오늘은 코드를 짜지 않습니다. 챙겨 가실 것은 세 가지입니다. RAG는 검색과 생성을 붙인 것이라는 점, 일반 언어모델만으로는 최신 정보와 회사 내부 정보를 모르고 환각이 생긴다는 점, 40시간이 4부로 나뉘어 있다는 점입니다. 2차시에서는 생성형 AI가 문장을 만드는 원리를 보고, RAG와 어떻게 이어지는지 살핍니다.