Created by AI 텍스트만 이해하던 AI가 이제는 이미지, 차트, 그래프까지 동시에 읽는 시대가 왔습니다. 그렇다면 질문은 하나입니다. AI는 어떻게 ‘보는 정보’까지 근거로 삼아, 더 정확하고 덜 환각적인 답을 낼 수 있게 되었을까요? 그 해답이 바로 멀티모달 RAG입니다. RAG의 출발점: “기억”이 아니라 “찾아보기”로 똑똑해진 AI 먼저 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 모델 내부 지식(학습된 기억)만으로 답하지 않도록 설계된 […]
RAG 최신 기술 5가지: 하이브리드 검색부터 에이전트 통합까지 알아보기
Created by AI 단순한 AI 생성이 아닌, 최신 정보와 전문 지식을 실시간으로 검색해 답하는 비밀무기는 무엇일까요? 핵심은 모델이 “기억(학습 데이터)”만으로 말하게 두지 않고, 필요한 지식을 그때그때 찾아와 근거로 쓰게 만드는 RAG에 있습니다. RAG가 왜 필요한가: LLM의 한계를 ‘검색’으로 메우는 RAG 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 문장 생성 능력을 갖췄지만, 다음과 같은 구조적 한계를 가집니다. 학습 시점 […]
2025년 RAG 최신 동향과 Agentic RAG 진화 핵심 6가지 기술 분석
Created by AI 에이전트 기반 RAG가 단순 검색을 넘어 지능형 문제 해결 시스템으로 진화했다는 사실, 알고 계셨나요? 이 놀라운 변화가 왜 지금 주목받는지 함께 살펴봅니다. RAG 기술의 진화 여정: 세 번째 혁신이 시작되다 2025년 11월 현재, 인공지능 업계는 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기술의 역사적 전환점을 맞이하고 있습니다. 기존의 RAG 1.0(기본 검색-생성 구조)과 RAG 2.0(하이브리드 검색 및 쿼리 […]