검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 검색과 생성 기술을 통합해 더 정확하고 맥락에 맞는 텍스트를 생성하는 고급 자연어 처리 방법입니다. 먼저 검색 시스템이 대규모 문서 데이터베이스에서 주어진 쿼리에 맞는 관련 정보를 찾습니다. 이후, 생성 모델이 이 검색된 정보를 사용해 일관성 있고 맥락에 적합한 응답을 구성합니다. 이 방법은 실제 데이터를 기반으로 생성된 내용을 향상시켜, 세부적이고 정확한 정보가 필요한 작업에 특히 유용합니다. 또한, 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 확장해, 최신 정보나 특정 도메인 지식을 제공하는 데 도움을 줍니다