개요Self-Correcting RAG는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 한계를 극복하기 위한 차세대 구성 방식으로, **ReAct 방식의 반응형 추론(Reasoning + Acting)**과 재검색 기반 재정렬(Retrieval Re-ranking) 기법을 결합해 생성형 AI의 정확도, 신뢰도, 자기 검증력을 향상시키는 구조입니다. 정보 검색과 응답 생성을 반복 순환함으로써 ‘자기 수정(Self-Correction)’ 능력을 내재화합니다.1. 개념 및 정의 용어 설명 RAG검색된 문서를 기반으로 LLM이 답변 생성ReActLLM이 사고하며 행위하도록 유도하는 방식 (예: 추론 + 검색 + 검토 반복)Re-ranking검색된 문서의 관련도를 재평가하여 우선순위 조정Se..
