Retrieval Augmented Generation, 또는 RAG는 대규모 언어 모델이 특정 최신 정보에 접근할 수 있도록 하는 실용적인 솔루션을 제공합니다. 이는 AI의 응답 과정에 관련 데이터를 직접 통합함으로써 비싸고 시간이 많이 소요되는 모델 재훈련의 필요성을 우회합니다. RAG의 핵심은 AI가 답변을 생성하기 전에 먼저 사용자의 자체 문서에서 관련성 있는 부분을 검색하는 것입니다. 이 과정은 세 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다: 청킹(chunking), 임베딩(embeddings), 벡터 검색(vector search). 청킹은 대규모 문서를 작고 관리하기 쉬운 세그먼트로 분할하여 효율적인 처리를 용이하게 합니다. 임베딩은 이러한 텍스트 청크를 수치적 표현으로 변환하여 컴퓨터가 의미론적 유사성을 이해할 수 있도록 합니다. 컴퓨터는 의미를 직접 비교할 수 없으므로 각 청크는 임베딩이라는 숫자 목록으로 변환됩니다. 의미가 유사한 텍스트는 다른 단어를 사용하더라도 수학적으로 가까운 임베딩 결과를 생성합니다. SHA-256 해시 기반 임베딩 캐시가 구현되어 기존 임베딩을 재사용함으로써 처리 시간과 비용을 크게 절감했습니다. FAISS와 같은 라이브러리를 사용하는 벡터 검색은 사용자의 쿼리와 비교하여 수치적 임베딩을 기반으로 가장 관련성 높은 청크를 빠르게 찾습니다. 전체 RAG 흐름은 문서를 수집하고, 청킹하고, 임베딩을 생성하고(캐싱 포함), 이를 벡터 인덱스에 저장하고, 사용자 질문을 임베딩하고, 일치하는 청크를 검색한 다음, 질문과 청크를 모두 AI에 전달하여 정보에 기반한 답변을 생성하는 과정을 포함합니다. 이 접근 방식은 모델 재훈련 없이도 답변이 원본 소스에 기반하고, 확장 가능하며, 쉽게 업데이트될 수 있도록 보장합니다. 효과적인 청크 크기와 강력한 검색은 성공적인 RAG 구현에 중요합니다.