검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 검색과 생성 기술을 통합해 더 정확하고 맥락에 맞는 텍스트를 생성하는 고급 자연어 처리 방법입니다. 먼저 검색 시스템이 대규모 문서 데이터베이스에서 주어진 쿼리에 맞는 관련 정보를 찾습니다. 이후, 생성 모델이 이 검색된 정보를 사용해 일관성 있고 맥락에 적합한 응답을 구성합니다. 이 방법은 실제 데이터를 기반으로 생성된 내용을 향상시켜, 세부적이고 정확한 정보가 필요한 작업에 특히 유용합니다. 또한, 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 확장해, 최신 정보나 특정 도메인 지식을 제공하는 데 도움을 줍니다.

Ellm (Fasoo Enterprise LLM)은 온프레미스 환경에 구축할 수 있는 sLLM으로, 조직의 내부 데이터를 기반으로 학습해 비즈니스 목적에 최적화된 응답을 제공합니다. 네비게이터 역할을 하는 Ellm CX를 통해 다양한 온프레미스형 sLLM과 복수의 퍼블릭 LLM을 유기적으로 연결하며, 코딩·법률·세무·금융 등 다양한 직군과 산업 환경에서 높은 정확도와 신뢰성을 바탕으로 실질적인 업무 효율 향상을 지원합니다.