AI glossary

RAG

Retrieval-Augmented Generation

AI가 답하기 전에 관련 문서를 먼저 검색해, 그 내용을 근거로 답하게 하는 방식입니다. 모델이 모르는 사내 자료나 최신 정보를 다루게 할 때 기본이 되는 구조입니다. 지어내기(환각)를 줄이는 대표적인 수단이지만, 검색이 부실하면 답도 부실해집니다.

벡터 검색

Vector Search

임베딩으로 저장된 숫자 벡터들 사이에서 의미가 가까운 것을 찾는 검색 방식입니다. 키워드가 일치하지 않아도 뜻이 비슷하면 찾아준다는 점이 기존 검색과 다릅니다. 검색 품질이 나쁘면 RAG의 답변 품질도 함께 나빠지므로, 답이 이상할 때 먼저 점검할 지점입니다.

임베딩

Embedding

글의 의미를 숫자 벡터로 바꿔 저장하는 기법입니다. 단어가 달라도 뜻이 비슷하면 가까운 값이 되기 때문에, '표현이 달라도 같은 이야기'를 찾아내는 의미 검색의 기반이 됩니다. RAG에서 문서를 찾아오는 첫 단계가 보통 이것입니다.