Summary
핵심 주제: RAG (Retrieval-Augmented Generation) - 검색 증강 생성 기술
LLM이 가진 3가지 문제(지식 노후화, 할루시네이션, 사실 기반 제한)를 RAG가 해결하는 방법을 설명. 검색 단계(키워드 vs 의미 검색)와 생성 단계의 2단계 구조, 의료/법률/코딩 등 실무 응용, 그리고 RAG가 AI의 설명 가능성과 적응성을 근본적으로 변화시키는 패러다임 전환임을 강조.
Key Claims
- 온톨로지 설계 및 구축의 중요성
- LLM을 활용한 자동화된 지식 추출
- 지식 그래프 구축 프로세스
- 실무 기반 응용 사례
Related Concepts
- Semantic Search — 의미 기반 검색, 키워드 검색과의 차이
- Vector Search — 벡터 공간에서의 유사도 검색
- Knowledge Outdation — LLM의 지식 노후화 문제
- Explainability in AI — RAG가 제공하는 설명 가능성
- Ontology — 지식의 구조화된 표현
- LLM — 대규모 언어 모델, 3가지 문제점
- Knowledge Graph — 구조화된 지식 그래프
- RAG — Retrieval-Augmented Generation
- Entity Extraction — 텍스트에서 개체 추출
- Embedding — 텍스트 벡터화
Contradictions
- 현재 정보 없음
출처: AI인터시스브랜드 채널 (2025-12-16)