RAG(검색 증강 생성)란? AI가 자료를 찾아 답하는 방식
RAG는 AI가 답변하기 전에 외부 문서나 데이터베이스를 검색하고, 찾은 근거를 바탕으로 답변을 생성하게 하는 방식입니다.
벡터 데이터베이스(Vector Database)란? AI가 의미로 검색하게 해주는 저장소
벡터 데이터베이스는 임베딩 벡터를 저장하고 질문과 의미가 가까운 자료를 빠르게 찾아주는 데이터베이스입니다. AI 검색과 RAG에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.
AWS Bedrock AgentCore Web Search 공개, AI 에이전트가 최신 정보를 직접 찾는 시대
AWS Bedrock AgentCore Web Search 공개로 AI 에이전트가 최신 웹 정보를 직접 찾고 기업 RAG와 결합해 업무 자동화를 고도화하는 흐름을 정리합니다.
AWS Bedrock Managed Knowledge Base 공개, 기업 RAG 구축이 빨라지는 이유
AWS Bedrock Managed Knowledge Base 공개로 기업 RAG 구축 부담이 줄어듭니다. 관리형 지식베이스가 생성형 AI 업무 자동화에 주는 의미를 정리합니다.
임베딩(Embedding)이란? AI가 의미를 숫자로 읽는 방법
임베딩은 텍스트, 이미지, 문서 같은 데이터를 AI가 비교할 수 있는 숫자 벡터로 바꾸는 표현 방식입니다.
그라운딩(Grounding)이란? AI 답변을 출처에 묶는 방법
그라운딩은 AI가 답변을 만들 때 검증 가능한 외부 자료, 검색 결과, 문서 같은 근거 정보에 연결해 답변을 특정 출처와 맥락에 묶는 방법입니다.
