# \#ecosystem **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/ecosystem/2386.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황 - 2/2편](https://discuss.pytorch.kr/t/rag-2-2/3160)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [1월 3, 2024, 7:04오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/rag-2-2/3160 "2024-01-03T07:04:16Z")
PyTorchKR​:fire::south\_korea: :thinking::speech\_balloon: 12/18~24의 주요 ML 논문에 소개된 RAG 기술에 대한 서베이 논문을 정리해보았습니다. LLM의 활용이 늘어나며, RAG에 대한 연구들 또한 계속되고 있습니다. 1부에서는 RAG 기술의 패러다임들을, 2부에서는 주요 구성요소들에 대해서 알아보겠습니다. 1부: RAG에 대한 간단한 소개와 함께 주요 패러다임들과 각 세부 기술, 방법론들에 대한 소개 2부: RAG의 구성 요소들에 대한 소개와 고려해야 할 주요 주제들과 방법론들에 대한 소개 :backhand\_index\_pointing\_left: 번외편: 서베이 논문 발표 자료 및 참고 논문/코드 :warning: hoxy... RAG 기술 현황 1편을 읽고 오셨나요? 아직 읽지 않으셨다면 1편부터 읽으시는 것을 추천드립니다! RAG 기술의 주요 구성 요소: 개요 2편에서는 검색-증강 생성(RAG: Retrieval-Augmented Generation)의 주요한 3가지 요소들에 대해서 알아봅니다. 즉, RAG의 이름을 구성하고 있는 검색기(Retriever)와 생성기(Generator), 그리고 증강 방법(Augmentation Method)들을 하나씩 살펴봅니다. 또한, 각 구성 요소별로 어떠한 점들을 고려해야 하는지와, 해당 주제들에 대한 방법론들을 소개합니다. RAG 기술의 주요 구성 요소: 검색기(Retriever) 검색기(Retriever)는 RAG라는 약어의 맨 앞 글자인 R을 나타내고 있을 정도로 시스템에서 중요한 정보 탐색 역할을 합니다. 검색기는 대규모 데이터 집합에서 관련 정보를 찾아내어 텍스트 생성을 위한 데이터들을 준비하는 작업을 합니다​​. 이러한 검색기는 LLM의 일반적인 지식과 현재, 맥락적으로 정확한 정보의 필요성 사이의 간격을 메우는 데 사용됩니다. 이는 실시간 데이터, 특정 분야 전문 지식 또는 사실 확인이 필요한 시나리오에서 특히 중요합니다​​…