반응형 Rag2 AI의 장기 기억 장치, '벡터 데이터베이스'에 대해 알아보겠습니다. 2026년, 생성형 AI의 성능은 이제 모델 자체의 똑똑함보다 “얼마나 방대한 지식을 실시간으로 활용하느냐”에서 결정됩니다. 그 핵심 두뇌 역할을 하는 것이 바로 벡터 데이터베이스입니다.Ⅰ. 벡터 데이터베이스(Vector Database)란 ? 기존의 데이터베이스(SQL)가 엑셀 시트처럼 글자나 숫자를 정확하게 매칭해서 찾는 방식이었다면, 벡터 데이터베이스는 데이터의 ‘의미(Semantic)’를 숫자로 변환하여 저장합니다. 비유하자면 기존 DB: "사과"라는 글자가 포함된 책을 찾아줘! 벡터 DB: "빨갛고 아삭하며 비타민이 풍부한 과일에 대한 내용을 찾아줘!" (글자가 달라도 의미가 통하면 찾아냄)Ⅱ. 벡터 데이터베이스(Vector Database)가 필요한 이유 ⅰ. 시맨틱 검색 (Semanti.. 2026. 4. 2. AI는 왜 틀릴까? 기업들이 RAG에 주목하는 이유와 생성형 AI의 패러다임 변화 Ⅰ. RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) 이란? 최근 AI 모델은 매우 자연스럽고 그럴듯한 답변을 생성할 수 있지만, 때로는 사실이 아닌 정보를 만들어내는 한계(Hallucination)를 보이기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 간단히 말해, “모델이 자신의 기억(파라미터)에만 의존하지 않고, 필요한 정보를 외부에서 검색한 뒤 그 근거를 바탕으로 답변하는 방식”입니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)은 학습된 데이터 범위 내에서만 답변이 가능하지만, RAG는 다음과 같은 외부 자원을 활용할 수 있다. ⅰ. 외부 데이터베이스 및 문서 ⅱ. API 및 실.. 2026. 3. 25. 이전 1 다음 반응형