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신입의 첫 미션: 회사 문서 챗봇
Day 1: RAG 아키텍처 개요
신입의 첫 미션: 회사 문서 챗봇
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학습 목표
RAG가 왜 필요한지 실감한다 일반 LLM의 한계를 이해한다
신입의 첫 미션
"ChatGPT로 회사 내규 챗봇 만들어봐. 2주면 되지?"
팀장님의 첫 미션이다. ChatGPT API 연결하고, "회사 연차 정책이 뭐야?" 물어봤다.
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틀렸다. 우리 회사는 입사 첫 날부터 월차가 발생한다. ChatGPT는 우리 회사 규정을 모른다.
LLM의 치명적 한계
| 질문 | 기대 답변 | ChatGPT 답변 | 문제 |
|---|---|---|---|
| "우리 회사 연차는?" | "입사일부터 월 1일" | "일반적으로 15일..." | 우리 회사 모름 |
| "작년 매출이 얼마야?" | "1,234억원" | "저는 그 정보가 없습니다" | 최신 정보 없음 |
| "김철수 팀장 연락처?" | "010-1234-5678" | "개인정보라 알 수 없습니다" | 내부 정보 없음 |
ChatGPT는 2023년까지의 인터넷 정보만 안다. 우리 회사, 최신 뉴스, 비공개 문서는 절대 모른다.
그래서 RAG가 필요하다
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RAG = Retrieval-Augmented Generation (검색 증강 생성)
LLM에게 우리 문서를 먼저 보여주고 답하게 하는 기술이다.
오늘 배울 것
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2주 후, 팀장님께 완성된 챗봇을 보여줄 수 있을까? 시작해보자.