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10_Wiki/Topics_Blog/RAG (검색 증강 생성).md

@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [auto-reinforced, llm, rag, information-retrieval, ai-accuracy]
 last_reinforced: 2026-04-20
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-# [[RAG (검색 증강 생성)]]
+# [[RAG (검색 증강 생성)|RAG (검색 증강 생성)]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "오픈 북 시험을 치는 AI: 모든 정보를 다 외우게 시키는 대신, 질문을 받으면 관련된 문서를 실시간으로 찾아 읽고 답변하게 하여 할루시네이션(환각)을 획기적으로 줄이는 기술."
@@ -30,6 +30,6 @@ RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 사전에 학습된 언어 모델(LLM)에
 - **정책 변화(RL Update)**: 민감한 사내 문서가 RAG 과정에서 외부망(Public LLM API)으로 유출될 위험이 제기됨에 따라, '로컬 벡터 스토어'와 '격리된 LLM 연계'를 강제하는 엔터프라이즈 AI 보안 정책이 강화됨.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- Foundational Models, [[SFT (Supervised Fine-Tuning)]], Vector Semantics, Information Extraction (IE), Semantic Grounding  Provenance
+- Foundational Models, [[SFT (Supervised Fine-Tuning)|SFT (Supervised Fine-Tuning)]], Vector Semantics, Information Extraction (IE), Semantic Grounding  Provenance
 - **Modern Tech/Tools**: Pinecone, Milvus, LlamaIndex, LangChain.
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