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RAG (Retrieval-Augmented Generation)LLM이 모르는 것을 지어내지 않게 만드는 방법. 질문에 답하기 전에 외부 문서에서 근거를 먼저 찾아오는 구조1. 왜 RAG가 필요한가LLM 단독 사용의 한계는 크게 세 가지한계내용환각 (Hallucination)모르는 내용을 그럴듯한 문장으로 생성. 사실 여부와 무관하게 확신에 찬 어조 유지도메인 지식 부재사내 규정, 제품 매뉴얼, 내부 FAQ 등 학습 데이터에 없는 정보는 답변 불가최신 정보 미반영학습 시점(knowledge cutoff) 이후 정보 부재. 재학습 비용이 커서 실시간 반영 불가파인튜닝은 모델 자체를 바꾸는 방식이라 비용과 주기가 부담.RAG는 모델을 건드리지 않고 프롬프트에 근거 문서를 끼워 넣는 방식이라 문서만 갱신하면..

ALGORITHM최소 신장 트리(MST)의 정의와 성질, 그리고 이를 구하는 두 알고리즘인 크루스칼과 프림을 정리1. MST(최소 신장 트리)신장 트리(Spanning Tree)그래프의 모든 정점을 포함하면서 사이클이 없는 부분 그래프 트리의 정의를 그래프 전체 정점에 확장한 형태신장 트리의 조건정점 V개를 모두 포함간선은 정확히 V-1개사이클 없음모든 정점이 연결(연결 그래프)간선 V-1개, 사이클 없음, 연결됨. 이 셋 중 두 개가 성립하면 나머지 하나는 자동 성립. 트리의 기본 성질이며 MST 문제의 종료 조건으로 직결됨최소 신장 트리가능한 신장 트리 중 간선 가중치의 총합이 최소인 것핵심 성질간선 개수는 항상 V-1개로 고정MST는 유일하지 않을 수 있음. 동일 가중치 간선이 존재하면 여러 개 가..