국립금오공과대학교 전자책도서관

책소개

RAG를 단순한 검색 기반 생성 기술이 아니라, 청크, 임베딩, 검색, 질의 변형, 문서 구성, 프롬프트, 평가가 맞물려 작동하는 하나의 시스템으로 설명한다. RAG가 왜 기대와 달리 실패하는지, 검색과 생성 사이의 불일치가 어떻게 답변 오류로 이어지는지, 이를 줄이기 위해 어떤 설계 기준이 필요한지를 실험과 사례를 통해 정리한다. RAG의 구조와 한계를 이해하고, 데이터와 질문 유형에 맞는 검색 전략, 컨텍스트 구성, 평가 방법을 판단하는 실무적 기준을 얻을 수 있다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

저자소개

세종대학교 컴퓨터공학과에서 박사학위를 받았으며, 삼성SDS 연구소에서 Senior Researcher로 근무했다. 추천 시스템, 텍스트 마이닝, 감정분석을 중심으로 연구를 시작했으며(2007∼2012), 이후 산업 현장에서 활용 가능한 텍스트 마이닝 기술 연구와 사업화 과제에 참여했다(2013∼2023). 최근에는 생성형 AI와 관련하여 이미지 생성 모델, 대규모 언어 모델(LLM), RAG 기술로 연구 영역을 확장하고 있다(2024∼). 특히 RAG의 핵심 구성 요소인 검색 기술의 개선과 실제 서비스 적용에 관심을 두고 있으며, 관련 연구를 KCI 및 SCIE급 학술지에 게재하며 연구 활동을 이어 가고 있다.

"실험으로 이해하는 검색 기반 생성
01 RAG는 무엇을 하는 시스템인가
02 청크(Chunk)는 무엇을 바꾸는가
03 임베딩은 무엇을 놓치는가
04 검색은 왜 오차가 발생하는가
05 질의는 왜 변형해야 하는가
06 문서는 왜 성능에 영향을 미치는가
07 프롬프트는 어디까지 해결하는가
08 실패 사례로 보는 RAG
09 RAG는 어떻게 평가해야 하는가
10 RAG 설계의 기준"

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저자소개

목차