간단히 말하면: 그라운딩은 검색된 자료를 바탕으로 생성된 답변을 고정합니다. 검색 증강 생성인 RAG는 생성 전에 관련 콘텐츠를 찾고, 이를 컨텍스트로 모델에 제공합니다.
실무에서 그라운딩과 RAG를 사용하는 방법
저는 이 용어가 어떤 의사결정을 개선해야 하는지, 어떤 데이터나 관찰을 사용하는지, 그 결과 누가 무엇을 바꿀 것인지 정의합니다. 소스 검색과 생성을 분리하고, 출력이 인용된 자료의 내용과 실제로 일치하는지 확인합니다. 기준선, 측정일, 해석의 한계를 기록하여 도구, 표본 또는 검색어 표현의 변화와 실제 변화를 구분합니다.
주의할 점
품질이 높은 소스라도 시스템이 이를 잘못 선택하거나, 컨텍스트에서 제거하거나, 서로 충돌하는 자료와 결합하면 오류를 막을 수 없습니다. 저는 안정적인 표본과 비즈니스 맥락을 기준으로 시간에 따른 결과를 비교합니다. 이 용어가 구체적인 다음 단계로 이어지지 않는다면 그저 이름표에 불과합니다.
의사결정을 위한 질문
- 시스템은 어떤 코퍼스에서 소스를 선택합니까?
- 주장을 그 출처까지 추적할 수 있습니까?
- 충돌하는 정보와 오래된 정보는 어떻게 처리합니까?
- 사람의 검토가 필요한 지점은 어디입니까?