RAG
바깥 지식을 검색해 생성에 결합하는 구조와 그 논의 갈래를 모은다.
다르게 부르기: retrieval-augmented generation · 검색 증강 생성 · 검색증강생성
개념 뼈대2편
Hindsight: 에이전트 기억을 저장하고 찾고 활용하기
Hindsight는 에이전트가 세션을 넘어 기억을 활용하도록 정보를 구조화하는 오픈소스 기억 시스템이다. 네 가지 기억 종류와 저장·검색·추론, RAG와의 역할 분담을 살펴보고, 실행하지 않은 세 가지 사용 예시와 다른 기억 기술과의 비교를 개념도·논문 그림과 함께 설명한다.
검색 증강 생성(RAG)의 구조와 한계
외부 문서를 검색해 답변 생성에 활용하는 RAG의 구조와 원 논문의 실험 결과를 살펴보고, 검색과 긴 컨텍스트를 함께 활용할 때의 주의점을 정리한다.
발전 과정1편
AI 기억의 발전: Transformer에서 에이전트 메모리까지
2017년 Transformer, 2020년 RAG, 2023년 긴 입력과 에이전트 기억 연구, 2025년 A-MEM을 통해 AI가 정보를 저장하고 활용하는 방식의 변화를 살펴본다.
사건 기록1편
RAG 논문 공개 (2020)
RAG는 모델 가중치에 담긴 파라메트릭 기억과 별도 저장소에 두는 비파라메트릭 기억을 결합한다. 2020년 5월 22일 arXiv에 공개된 논문의 구조와 사실 지식이 필요한 과제에서 보고한 결과를 설명한다.