[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/RAG.md

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-id: P-REINFORCE-AUTO-RAGG-001
+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]
@@ -16,10 +16,10 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 
 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)
+    *   **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)
+    *   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).
@@ -27,5 +27,5 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Large Language Models (LLM)]], [[Prompt-Engineering]], [[Explainable-AI (XAI)]], [[Knowledge synthesis]], Vector-Database
-- **Modern Tech/Tools**: LangChain, LlamaIndex, Pinecone, FAISS, GraphRAG.
+- **Modern Tech/Tools**: LangChain, [[LlamaIndex]], Pinecone, FAISS, GraphRAG.
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