안드레 카파시 강의 요약본

GPT o1 pro가 분석한 안드레 카파시가 알지 못할 수 있는 ‘추가적 한 가지’

강의 속에서 이미 여러 가지 유용한 기능(검색, 음성, 이미지, 코드 작성 등)을 다뤘지만, 강사가 놓쳤을 수도 있는 한 가지 추가 팁이 있어요.

바로 ‘RAG(Retrieval-Augmented Generation)’ 이라는 기법이에요.

문서 전부 넣어두는 큰 ‘상자(데이터베이스)’
- 회사 내부 문서(보고서, 매뉴얼, 이메일 기록 등)를 잘 정리해서, ‘벡터’라는 숫자 형태로 저장해두는 상자를 만든다고 생각해 보세요.
- 이렇게 하면 컴퓨터(챗GPT 같은 AI)가 문서를 더 빠르고 쉽게 ‘찾아서 읽을’ 수 있게 돼요.
질문이 들어오면 필요한 정보만 꺼내오기
- 우리가 “이 보고서 내용 중 마케팅에 관련된 정보만 요약해줘!”라고 물으면,
- AI가 상자 안에서 마케팅 관련 부분만 골라내서 읽고, 그걸 바탕으로 답을 만드는 거예요.
- 즉, ‘모두 다 기억하지 못해도, 필요할 때만 알아서 필요한 자료를 찾아서 대답하는’ 원리죠.
헛소리(잘못된 정보) 줄이기
- 챗GPT가 가끔 실제로는 없는 말을 만들어낼 때가 있어요(“할루시네이션”이라고 해요).
- 그런데 RAG 기법을 쓰면, 실제 자료를 찾아서 기반으로 답을 하니까 헛소리가 줄어들어요.
- “근거가 되는 문서”를 바로 보여줄 수도 있어서, 답의 신뢰도도 올라가요.