RAG(Retrieval Augmented Generation)의 개념데이터를 사전학습한 대규모 언어모델(LLM) 한계 극복 위해 제안된 자연어처리 기술.생성형 LLM의 정확성/신뢰성 문제 해결을 위해 등장한 기술 중 하나. LLM의 여러 단점 중 '사실관계 오류 가능성', '맥락 이해의 한계'를 개선하는 데 초점을 맞춘 방법. LLM + 외부 지식 베이스를 연결하여 모델의 생성 능력 & 사실관계 파악 능력을 upgrade할 수 있으며, 사실 기반 답변 제공 및, 모델의 출력 결과에 대한 증거를 제시할 수 있음. '지식 검색'과 '언어 생성'을 결합한 프레임워크로, 기본 아이디어는 질문에 답하기 위해 필요한 지식을 외부 DB에서 검색해 활용하는 것. 모델이 학습 데이터에 포함되지 않은 외부 데이터를 실..