지식 검색
검색 증강 생성(RAG (Retrieval-Augmented Generation))
외부 문서를 검색해 그 내용을 근거로 답변을 생성하는 방식이에요. 환각을 줄이고 최신·사내 정보를 답에 반영할 수 있어요
지식 검색 AI 용어
RAG·임베딩·벡터DB 등 외부 지식 결합 용어
지식 검색
그라운딩(근거 연결)(Grounding)
모델 답변을 신뢰 가능한 외부 근거에 묶는 거예요. '근거 없이 지어내기'를 막아 환각을 줄이는 핵심 장치예요
지식 검색
벡터 데이터베이스(Vector DB)
임베딩 벡터를 저장하고 빠르게 검색하는 DB예요. Pinecone, Supabase pgvector 등이 있고, RAG의 검색 엔진 역할을 해요
지식 검색
시맨틱 검색(의미 검색)(Semantic Search)
키워드 일치가 아니라 '의미 유사도'로 찾는 검색이에요. 단어가 달라도 뜻이 가까우면 찾아줘요
지식 검색
임베딩(Embedding)
텍스트를 의미를 담은 숫자 벡터로 변환한 것이에요. 의미가 비슷한 글은 벡터도 가까워서, 유사도 계산의 기반이 돼요
지식 검색
RAG 2.0(멀티모달 RAG)(RAG 2.0 / Multimodal RAG)
문서 검색과 답변 생성을 한 몸처럼 최적화하고, 텍스트뿐 아니라 이미지·표·영상까지 다루도록 진화한 차세대 RAG 접근을 말해요
지식 검색
청킹(문서 분할)(Chunking)
긴 문서를 검색 가능한 작은 조각으로 나누는 전처리예요. 조각 크기를 잘 잡아야 RAG 검색 품질이 좋아져요