Retrieval-Augmented Generation (RAG)
개념
학습 및 추론
Look it up, then answer — how enterprises ground models in their data.
현재 보고 계신 것은 개념 설명 레코드입니다: 이 용어의 의미를 쉬운 말로 풀어쓰고, 연관된 레코드들을 연결합니다.
RAG retrieves relevant documents (via embedding search) and feeds them into the model's context, giving current, citable, private knowledge without retraining. It is the default enterprise AI architecture and the reason vector databases and embedding models became infrastructure categories; long context windows compete with it, agents combine both.
전체 스택에서의 연결 구조
이 레코드의 링크를 한눈에 확인하세요 — 그룹을 클릭하면 해당 위치로 이동합니다.
출처
검토 기준일 2026-01-15 — 보기 방법론.