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10_Wiki/Topics_Blog/RAG.md

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 id: d7f2e1b4-c3a5-4e8b-9d2f-1c6b4a2d3e4f
-category: "[[10_Wiki/Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/Topics/AI"
 confidence_score: 0.98
 tags: [rag, ai, retrieval, context, agent, infrastructure]
 last_reinforced: 2026-05-01
 github_commit: "wikification-rag"
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-# [[RAG (Retrieval-Augmented Generation)]]
+# RAG (Retrieval-Augmented Generation)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > RAG는 AI 모델의 정보 생성 전 사실적 근거를 외부 데이터에서 검색하여 주입함으로써 환각을 억제하며, 현대 에이전틱 시스템에서는 모델이 자율적으로 도구를 호출하여 필요한 정보를 점진적으로 확보하는 '능동적 지식 확장' 전략으로 진화했다.
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 - **긴 컨텍스트 모델과의 경합**: 초장기 컨텍스트 모델이 등장함에 따라 모든 데이터를 직접 주입하는 방식과 RAG 검색 방식 사이의 비용-성능 균형점이 변화하고 있다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- **Parent**: [[10_Wiki/Topics/AI]]
-- **Related**: [[Context Engineering]], [[Agentic Search]], [[GraphRAG]], [[Model Context Protocol (MCP)]]
-- **Raw Source**: [[00_Raw/RAG (Retrieval-Augmented Generation)]]
+- **Parent**: 10_Wiki/Topics/AI
+- **Related**: [[Context Engineering|Context Engineering]], Agentic Search, [[GraphRAG (그래프 기반 검색 증강 생성)|GraphRAG]], [[Model Context Protocol (MCP)|Model Context Protocol (MCP)]]
+- **Raw Source**: 00_Raw/RAG (Retrieval-Augmented Generation)
 
 ## 💻 GitHub 동기화 자동화 워크플로우
 1. Stage: git add .