[AI] RAG(Retrieval-Augmented Generation) feat. CLOVA

미래에셋 AI 페스티벌에 참여하며....

RAG를 다뤄볼 기회가 생겼다.

https://github.com/rlaalsgh988238/AnalystAI

GitHub - rlaalsgh988238/AnalystAI: 2025 미래에셋증권 AI 페스티벌

(자세한 내용은 리드미에...)

 

우선 간략하게 RAG에 대해서 설명하자면 검색기반 생성형 AI이다.

https://guide.ncloud-docs.com/docs/rag-overview

 

AI를 사용하면 할루시네이션이 자주 발생하게 되는데 검색 기반으로 답변을 생성하기 때문에 할루시네이션이 적고, 신뢰성이 높다는 장점이 있다.

 

여기서 어떤 것을 검색하냐면 내가 올린 파일을 기반으로 검색한다.

 

때문에 따로 대규모로 LLM 학습을 하지 않아도 내가 올린 데이터를 기반으로 답변을 생성할 수 있다!

 

클로바 RAG 신청방법

 

위와 같이 이용신청 하면 된다고 하는데... 

 

...?

없는데요...?

릴리스노트

릴리스노트를 보니깐 원래 RAG는 CBT(Closed Beta Test) 였고 그래서 안보이는 것 같다.

지금은 7월 24일이고 보고서 작성까지 시간이 얼마 안남아서 우선 저걸 바로 쓰는건 2순위로 미뤄야할 것 같다.

 

클로바 스튜디오

그런데 클로바 스튜디오를 보면 RAG Reasoning과 리랭커가 있다.

요걸 활용하면 되지 않을까...?

 

보면 리랭커와 RAG Reasoning을 체이닝 하면서 사용하면 안정적인 결과 값을 얻을 수 있다는데 이게 무슨말인지 하니, 차근 차근 알아가 보자

 

다음시간에 ^^