선생님! 리트리버가 뭔가요?
리트리버는 귀여운 강아지입니다~
물론 귀여운 강아지도 있지만요..
RAG를 구성함에 있어서 필수적으로 기능하는 리트리버도 있어요!
Langchain의 Retriever, 쉽게 풀어보기!!
AI와 대화할 때 이런 생각 해보신 적 있나요? "이 AI가 우리 회사 문서까지는 모르겠지?"라고요. 맞습니다! 아무리 똑똑한 AI라도 모든 걸 다 알 수는 없거든요. 바로 이럴 때 Retriever가 등장합니다.
Retriever가 뭐길래?
쉽게 말하면 Retriever는 AI의 개인 비서같은 존재예요. 여러분이 "작년 3분기 매출 보고서 어디 있지?"라고 물으면, 수천 개의 파일 중에서 딱 그걸 찾아주는 거죠. 단순히 키워드로만 찾는 게 아니라, 질문의 의도를 이해하고 맥락에 맞는 정보를 가져온다는 게 포인트입니다.
왜 필요할까요?
ChatGPT 같은 AI 모델들은 엄청난 데이터로 학습했지만, 실시간으로 업데이트되지는 않아요. 작년까지의 정보로 학습했다면, 올해 새로 나온 정책이나 최신 뉴스는 모르는 거죠. 게다가 여러분 회사만의 내부 자료는? 당연히 학습 데이터에 없었겠죠.
그래서 Retriever가 필요합니다. 외부 데이터베이스나 문서에서 필요한 정보를 실시간으로 찾아와서 AI에게 전달해주는 거예요. 마치 도서관 사서가 필요한 책을 찾아주듯이요.
뭐가 그렇게 특별한데?
빠르고 정확해요: 수만 개의 문서 중에서 딱 필요한 정보만 쏙쏙 골라냅니다.
문맥을 이해해요: "작년 그거"라고 애매하게 물어봐도, 전후 맥락을 파악해서 찾아줘요.
어디서든 검색 가능: PDF 파일이든, 데이터베이스든, 웹페이지든 다양한 곳에서 정보를 가져올 수 있습니다.
유연하게 활용: FAQ 시스템, 문서 검색, 채팅 로그 분석 등 여러 분야에서 쓸 수 있어요.
결국 Retriever는 AI가 더 똑똑하고 실용적으로 답변할 수 있게 해주는 핵심 도구인 셈입니다. 최신 정보와 여러분만의 데이터를 활용할 수 있게 해주는 다리 역할을 하는 거죠!
귀여운 리트리버도 기억해주시고, RAG 기술의 핵심인 우리 리트리버 친구도 꼭 기억해주세요!
아래에 RAG 관련 문서들 남기겠습니다!
좋은 내용도 많으니 심심하시면 찾아보시는 것도 추천드립니다!
RAG 기반 챗봇 구조 및 개념
RAG를 활용한 챗봇 개발 - danbibibi.tistory.com (2025.05.27)
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기술적 구현 및 한계
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