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학술저널
저자정보
윤여찬 (제주대학교) 김수균 (제주대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 컴퓨터교육학회 논문지 컴퓨터교육학회논문지 제28권 제2호
발행연도
2025.2
수록면
69 - 80 (12page)
DOI
10.32431/kace.2025.28.2.007

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본 논문은 생성형 AI 분야에서 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기술의 발전과 응용 사례를 탐구한다. GPT-3와 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 뛰어난 언어 생성 능력을 보여주고 있지만, 사실성 부족과 실시간 지식 통합의 한계는 혁신적인 해결책을 필요로 한다. RAG는 검색 메커니즘과 생성 모델을 결합함으로써 이러한 문제를 해결하며, 외부지식 소스를 실시간으로 참조하여 생성 결과의 신뢰성을 높인다. 논문은 RAG의 아키텍처를 심층적으로 분석하며, 검색 모듈, 증강된 컨텍스트 구성, 그리고 생성 메커니즘을 포함한 주요 구성 요소를 다룬다. 또한 BLEU, ROUGE, 사실성 평가와 같은 주요 평가 지표를 검토하고, 헬스케어, 교육, 금융과 같은 다양한 도메인에서의 실제 연구 사례를 조명한다. 이와 함께 지식 베이스의 신뢰성, 개인정보 보호 문제, 인프라 비용과 같은 도전 과제를 제시하고, 지식그래프 및 멀티모달 데이터 통합과 같은 미래 연구 방향에 대한 통찰을 제공한다. 본 연구는 RAG의 강점, 한계, 그리고 잠재적 응용 가능성을 체계적으로 분석함으로써, 생성형 AI의 사실성, 신뢰성, 사용성을 향상시키기 위해 RAG 시스템을 도입하려는 연구자와 실무자들에게 실질적인 가이드를 제공하는 것을 목표로 한다.
#생성형 AI #대규모 언어 모델 #Retrieval-Augmented Generation #Generative AI #Large Language Models

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. RAG 아키텍처 및 주요 구성 요소
4. RAG 기술 및 연구동향
5. 성능 평가 방법
7. 기술발전 전망
8. 결론
참고문헌

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