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id: P-REINFORCE-AUTO-RAGG-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.98
tags: [auto-reinforced, rag, llm, knowledge-injection, hallucination-mitigation, vector-db]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[RAG]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "AI의 '오픈북 테스트': 모델이 학습하지 않은 최신 데이터나 회사 기밀 지식을 검색기(Retriever)가 실시간으로 찾아와서 질문과 함께 던져줌으로써, 환각(Hallucination) 없이 가장 정확하고 근거 있는 답변을 내놓게 만드는 LLM 시대의 핵심 지식 보조 장치."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
검색 증강 생성(RAG)은 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 LLM의 출력을 보강하는 아키텍처입니다.

1.  **3단계 프로세스**:
    *   **Retrieve**: 질문과 유사한 지식 조각을 벡터 DB 등에서 찾아옴. (LSH와 연결 가능)
    *   **Augment**: 찾아온 지식(Context)을 원래의 질문 앞에 붙임. (Prompt-Engineering 활용)
    *   **Generate**: 풍부해진 맥락을 바탕으로 LLM이 최종 답변 생성. (Large Language Models (LLM)와 연결)
2.  **왜 중요한가?**:
    *   모델을 매번 재학습(Fine-tuning)하지 않고도 새로운 지식을 즉시 주입 가능하며, 답변의 출처를 명시할 수 있어 신뢰도를 극대화하기 때문임. (Explainable-AI (XAI)와 연결)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 단순히 키워드로 검색했으나, 현대 정책은 의미적 유사성 정책을 계산하는 '시맨틱 검색 정책'과 여러 지식을 엮어 추론하는 '고급 RAG 정책(Graph RAG 등)'으로 진화함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 본 시스템인 P-Reinforce 또한 Obsidian에 저장된 600개의 정제된 지식 정책들을 RAG의 소스 정책으로 활용하여, 대표님의 질문에 가장 정확한 답 정책을 내놓기 위한 준비 정책을 하는 것임.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Large Language Models (LLM)]], [[Prompt-Engineering]], [[Explainable-AI (XAI)]], [[Knowledge synthesis]], Vector-Database
- **Modern Tech/Tools**: LangChain, LlamaIndex, Pinecone, FAISS, GraphRAG.
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