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![[논문 리뷰] 자가 수정형 RAG인 'CRAG' 이해하기](/content/images/size/w720/2026/01/content--55-.png)
[논문 리뷰] 자가 수정형 RAG인 'CRAG' 이해하기
LLM의 환각 현상을 해결하기 위해 RAG(검색 증강 생성) 기술을 많이 활용하고 있는데요, RAG도 완벽하지 않는 약점이 있습니다. 엉뚱한 정보를 검색해서 가져오면 답변도 엉망이 된다는
정보를 어떻게 찾을지까지 AI가 결정하는 검색 워크플로우
AI 챗봇을 운영하다 보면 이런 요구가 반드시 등장합니다.
* “조건에 따라 다른 문서를 참고해야 해요”
* “한 번 검색으로는 답이 안 나옵니다”
* “정책 + 가이드 + 예외 조항을 함께
RAG에서 검색 모드란?
기본 검색 모드란?
문서에 기반한 RAG를 이용하여 AI 챗봇을 만들 때는 AI가 해당 문서를 어떻게 검색하냐에 따라 답변의 품질이 달라지는데요, 기본 검색 모드는 검색 방식이
AI 답변의 정확도를 결정하는 RAG 청킹 전략이란?
AI 챗봇을 만들다 보면 다들 이런 경험을 해보셨을 겁니다: “답변이 애매하다”, "관련 없는 문서를 근거로 막 지어낸다", “엉뚱한 내용을 그럴듯하게 답한다”.
이 문제의