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개요Retrieval-Augmented Prompting(RAP)은 대규모 언어모델(LLM)의 응답 생성 능력을 향상시키기 위해, 모델 외부에서 정보를 검색(retrieve)한 후 해당 지식을 프롬프트에 삽입하여 모델이 활용하도록 만드는 전략입니다. 이는 대규모 언어모델이 가지고 있지 않은 최신 정보, 사실 기반 지식, 도메인 문서를 활용할 수 있게 하여 정확도, 최신성, 신뢰도 모두를 강화합니다. 대표적으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation), ChatGPT+Bing, LangChain 기반 검색 에이전트 등에 활용됩니다.1. 개념 및 정의Retrieval-Augmented Prompting은 크게 다음 3단계로 구성됩니다:Query 생성: 사용자의 질문 또는 요청을 기반으..

개요딥서치(Deep Search)는 전통적인 키워드 검색을 넘어 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 보다 정교한 검색 결과를 제공하는 기술입니다. 기존의 검색 엔진보다 의미적 이해(Semantic Understanding)를 기반으로 문맥을 분석하고, 사용자의 의도를 파악하여 최적의 검색 결과를 도출합니다. 본 글에서는 딥서치의 개념, 주요 기술, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴봅니다.1. 딥서치란?딥서치는 AI 기반 검색 기술로, 키워드 매칭 방식이 아닌 문맥적 의미를 고려한 검색 결과를 제공하는 고급 검색 방식입니다. 머신러닝과 딥러닝 모델을 활용하여 대용량 데이터에서 가장 적합한 정보를 추출합니다.1.1 딥서치의 특징자연어 이해(NLP) 기반 검색: 사용자의 질의를 분석하여 문맥..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능(AI) 모델이 문서를 검색(Retrieval)하여 최신 정보 또는 외부 데이터에 접근한 후, 이를 기반으로 텍스트를 생성(Generation)하는 방식입니다. 이는 기존 언어 모델이 가지고 있는 정보 제한성을 극복하고, 실시간으로 최신 데이터를 반영할 수 있도록 도와줍니다. 본 글에서는 RAG의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. RAG란 무엇인가?RAG는 자연어 처리(NLP) 모델이 외부 지식 저장소에서 관련 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 기술입니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)과 결합하여 최신 정보를 반영할 수 있으며, 정보의 정확성을 높일 수 있습니다.1.1 ..