RAG는 검색한 자료를 생성 모델에 함께 전달해 답변의 근거로 쓰게 하는 방식이다. 검색한 문서가 질문과 관련 있는지, 사용자가 그 문서를 볼 권한이 있는지, 답변이 근거와 일치하는지를 각각 확인한다.
질문·권한
검색·선택
근거와 생성
검증·보류·갱신
| 개념 | 의미·목적 | 구분할 점 |
|---|---|---|
| 검색 평가 | 필요한 근거를 찾았는가 | 검색 성공이 답변 정확성을 보장하지 않음 |
| 생성 평가 | 근거에 맞게 답했는가 | 그럴듯한 문장과 구분 |
| 접근 통제 | 검색·제공 가능한 자료 경계 | 답변 단계에서만 가리는 방식의 누출 위험 |
직접 만든 연습 문제
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문서 소유자·판본·유효기간·접근 권한을 자료 흐름에 연결한다. 검색 후보 단계부터 사용자에게 허용된 근거를 사용하도록 설계한다.
검색 누락·잘못된 최신성 판단과 생성 왜곡을 나누어 평가한다. 근거가 부족하거나 상충하면 보류·확인 경로를 제공하고 인용이 실제 주장을 뒷받침하는지 점검한다.
문서 속 지시를 시스템 권한으로 취급하지 않도록 경계를 두고 평가 자료·사람 검토·운영 갱신 책임을 정한다. RAG가 환각을 완전히 제거한다는 보장은 없다.
이 연습 문제의 학습용 참고 답안입니다. 공식 기출 해설이나 채점 기준은 아닙니다.
확인 2026-10-27 · 검색·생성·권한 경계 참고. Azure의 미리보기 기능이나 특정 제품 성능을 보편 원리로 적용하지 않음.
확인 2026-10-27 · 신뢰하지 않는 외부 문서의 지시와 시스템 권한 분리 관점. 실제 공격 실행·특정 도구 성능의 주장이 아님.
각 기록은 실제 기출의 위치입니다. 140회 31문항은 확인된 이용 조건에 따라 원문을 제공하며, 이전 회차는 기술명 색인과 공식 원문 링크를 제공합니다. ‘원문 대조’는 문항의 요구를 읽고 편집 분류했다는 뜻이며 공식 분류나 정답 감수가 아닙니다. 나머지 ‘자동 후보’는 배경 용어를 잡거나 놓칠 수 있습니다.
17개 기록 · 1–17 표시
핵심 출제 주제: 하이브리드 검색 · 어휘 검색 · 의미 검색
분류 근거: 검색 방식의 결합이 대상이다. 하이브리드 클라우드 문제로 분류하지 않는다. RAG는 검색의 활용 맥락을 배우는 보충 수업이며 문제 자체가 RAG를 묻는 것은 아니다.
어휘 검색(Lexical Search)과 의미 검색(Vector Search)을 결합한 하이브리드 검색(Hybrid Search)
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핵심 출제 주제: Physical AI · 생성형 AI
분류 근거: 두 AI 범주의 비교가 요구된다. 모델 평가 지표 문제로 분류하지 않고 RAG 수업은 생성형 AI를 이해하는 보충 연결로만 둔다.
Physical AI와 생성형 AI 비교
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핵심 출제 주제: 프롬프트 엔지니어링 · 하네스 엔지니어링
분류 근거: 두 엔지니어링 접근의 비교가 대상이다. 생성형 AI 수업은 보충 연결이며 하네스 비교 전용 해설을 수록했다는 뜻은 아니다.
프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)과 하네스 엔지니어링(Harness Engineering) 비교
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기술명 색인: RAG
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기술명 색인: AI · AX · LLM · RAFT · RAG · RLHF · Reinforcement
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기술명 색인: 프롬프트
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기술명 색인: AI · 생성형 · 인공지능
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기술명 색인: AI · LLM · 보안 · 소프트웨어
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기술명 색인: AI · 생성형 · 윤리 · 인공지능
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기술명 색인: LLM · OWASP · 보안 · 운영 · 활용
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기술명 색인: LLM
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기술명 색인: 프롬프트 · 활용
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기술명 색인: RAG
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기술명 색인: LLM · PLM
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기술명 색인: AI · GPT · 보안 · 생성형 · 활용
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기술명 색인: LLM · Predictive · 활용
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기술명 색인: 머신러닝 · 보안 · 생성형 · 인공지능 · 활용
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