RAG(Retrieval-Augmented Generation) | Vault

RAG = 검색 증강 생성 . LLM Large Language Model 이 답을 생성하기 전에 외부 지식 베이스에서 관련 문서를 검색해 프롬프트에 끼워 넣는 패턴이다. LLM의 두 가지 약점, 1 학습 시점 이후 정보 부재 , 2 사내 문서 미학습 을 동시에 해결한다. 환각 hallucination 도 줄어든다. 대안인 fine-tuning은 비용·시간·재학습 부담이 크지만, RAG는 인덱스만 갱신하면 되므로 운영 친화적이다. 전체 흐름 LangGraph로 표현한 단순 검색-생성 흐름은 Retrieve-Generate 패턴 참고. 가장 단순한 구현 LangC...