[Tech Series] kt cloud AI 검색 증강 생성(RAG) #1 : 핵심 개념과 시스템 구조 이해

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ]📋요약생성형 AI의 한계를 보완하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 구조를 소개합니다.검색과 생성을 결합해 최신 정보 반영, 출처 기반 정확성, 투명한 검증으로신뢰성 있는 답변을 가능하게 하는 원리와 핵심 요소를 설명합니다. #RAG #검색증강생성 #벡터임베딩 #AI아키텍처 #LLM들어가며 💭안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️요즘 뉴스와 컨퍼런스에서는 하루가 멀다 하고 “생성형 AI 혁신 사례”가 쏟아지고 있어요.하지만 막상 현업에서 만나는 분들은 이렇게 묻곤 해요.“AI가 답은 잘하는데… 믿을 만한 걸까? 🤔”그 의문에는 이유가 있어요. AI 답변이 때로는 겉보기에 그럴듯하지..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀]안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 생성형 AI 도입에 대한 관심이 높아지며, 기업들은 단순한 API 호출을 넘어 자사 데이터를 기반으로 하는 맞춤형 AI 시스템 구축에 관심을 갖기 시작했습니다. 그 중심에 있는 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)인데요. 하지만 기술의 개념은 점차 알려지고 있음에도, 실제 기업 환경에서 RAG 시스템을 도입·운영하기까지는 여전히 다양한 장벽이 존재합니다. 지난 7월 24일, ‘우리 기업의 AX 전략 웨비나’에 참석한 실무자 약 300명을 대상으로 진행한 설문을 통해 기업들이 생성형 AI, 특히 RAG 도입을 어떻게 고민하고 있으며 어떤 지원이 필요한지를 구체적으로 살펴보았..