RAG는 LLM이 원래 알고 있는 지식만으로 답하는 한계를 보완하기 위해, 필요한 정보를 먼저 검색하고 그 근거를 바탕으로 답변을 생성하는 방식입니다.
Unibase의 탈중앙 메모리는 이 RAG를 돌리기에 딱 좋은 지식 저장소 역할을 합니다. 에이전트가 질문을 받으면 Unibase 메모리에서 관련 자료를 찾아온 뒤, 그걸 기반으로 더 정확하고 풍부한 답변을 만들 수 있는 구조죠.
1️⃣ RAG가 뭐냐면
LLM이 그냥 기억으로만 답하는 방식에서 벗어나,
필요한 정보를 검색해서 가져오고 그걸 근거로 답하는 방식입니다.
Retrieval(검색) + Generation(생성)의 결합이라 RAG라고 부릅니다.
2️⃣ Unibase가 RAG에 잘 맞는 이유
Unibase 메모리는 탈중앙 구조로 지속적으로 업데이트되며, 다양한 데이터가 축적됩니다.
에이전트는 질문을 받으면 메모리에서 관련 지식 조각을 검색해 바로 활용할 수 있습니다.
3️⃣ 실제 동작 흐름
사용자 질문 → 에이전트가 Unibase 메모리에서 관련 자료 검색
검색 결과를 컨텍스트로 넣고 답변 생성
모델이 원래 모르던 최신/전문 지식도 끌어와 정확도 상승
4️⃣ 투명성까지 같이 챙김
어디서 가져온 근거인지를 같이 보여주면 출처 기반 답변이 가능해집니다.
기업 환경에서 특히 중요한 ‘검증 가능한 AI’에 가까워집니다.
5️⃣ 어디에 쓰이냐
기업용 지식관리(KM), 사내 문서 Q&A
검색형 챗봇, 고객지원/상담봇
전문 도메인(법/금융/리서치) 에이전트 등
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RAG는 한마디로 AI가 기억만으로 말하는 단계에서 찾아보고 말하는단계로 넘어가는 방법이고, Unibase는 그 검색 대상이 되는 지식 저장소를 온체인/탈중앙 방식으로 제공한다는 게 포인트예요.
결국 닫힌 AI”가 아니라 열린 지식 네트워크에 연결된 AI를 만드는 방향으로 가는 거죠.
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