RAG(Retrieval-Augmented Generation) 테스트의 도전 과제와 전통적 테스트와의 차이점

RAG란 무엇인가? RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 보완하고 강화하기 위한 기술로, 외부 데이터나 기업 내부 문서를 지식베이스로 구축한 후 이를 검색하여 더 신뢰성 있는 답변을 생성하는 하이브리드 방식입니다.

이 접근 방식을 통해 주로 대형 언어 모델이 새로운 정보나 문맥에 이해 없이 답변을 생성할 때 발생하는 한계를 극복하고 있습니다. 실시간 외부 데이터 검색 기능은 일부 구현에 활용되기도 하지만 보조적인 기능에 머무는 경우가 많습니다.

RAG의 주요 장점: 최신 정보 활용 가능: 기존의 대규모 언어 모델은 학습한 시점 이후의 정보를 알지 못하지만, RAG는 실시간 검색을 통해 최신 정보를 반영할 수 있습니다. 정확성 향상: 검색된 정보를 활용하여 답변을 생성하므로, 단순한 추론에 의존하기보다 더 정확하고 신뢰성 있는 정보를 제공합니다.

기술 지원 및 문서 검색 활용: AI가 최신 뉴스나 문서를 실시간으...