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10_Wiki/Topics_Blog/Retrieval-Augmented-Generation-RAG.md

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 - **세부 구성 요소:**
     - **Vector Database:** 문서들을 벡터(Embedding) 형태로 저장하고 유사도 기반으로 고속 검색.
     - **Chunking:** 긴 문서를 검색 효율을 높이기 위해 의미 있는 작은 조각으로 나눔.
-    - **Context Window Management:** 검색된 정보 중 가장 관련성 높은 조각들을 모델의 컨텍스트 제한 내에 최적으로 배치.
+    - **Context Window [[Management]]:** 검색된 정보 중 가장 관련성 높은 조각들을 모델의 컨텍스트 제한 내에 최적으로 배치.
     - **Citation:** 답변의 근거가 되는 출처(Source)를 명시하여 신뢰성 확보.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 모든 지식을 모델 가중치에 학습(Fine-tuning)시키려던 방식에서, 가중치는 '추론 엔진'으로 쓰고 지식은 '외부 DB'에서 가져오는 하이브리드 방식으로 정착.
+- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 모든 지식을 모델 가중치에 학습([[Fine-tuning]])시키려던 방식에서, 가중치는 '추론 엔진'으로 쓰고 지식은 '외부 DB'에서 가져오는 하이브리드 방식으로 정착.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 지식 생성 태스크에 RAG를 기본 아키텍처로 사용하며, 현재 보고 있는 이 위키 자체가 에이전트의 RAG 지식 베이스가 됨.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)