에이전틱 RAG

에이전틱 RAG는 지능형 에이전트를 기존 RAG 시스템에 통합하여 자율적 쿼리 분석과 전략적 의사결정을 가능하게 함으로써 정보 검색을 강화합니다. 실시간 적응형 쿼리 응답, 자동화된 지원, 내부 지식 관리 등에 활용됩니다.

에이전틱 RAG란 무엇인가요?

에이전틱 검색 증강 생성(RAG)은 지능형 에이전트를 기존 RAG 시스템에 통합하는 고급 AI 프레임워크입니다. 기존 RAG는 대형 언어 모델(LLM)과 외부 지식원을 결합하여 LLM에 추가적인 맥락을 제공함으로써 응답의 정확성을 높입니다. 에이전틱 RAG는 이러한 토대 위에 AI 에이전트가 쿼리를 자율적으로 분석하고, 전략적으로 의사결정을 내리며, 다단계 추론을 수행할 수 있도록 확장합니다. 이 접근 방식은 다양한 데이터셋 전반에 걸쳐 복잡한 작업을 관리할 수 있게 하여, 정보 검색에 역동적이고 유연한 방법을 제공합니다.

에이전트가 문서 검색기를 사용해 해당 문서가 입력 쿼리와 관련이 있는지 판단

에이전틱 RAG는 어떻게 활용되나요?

에이전틱 RAG는 복잡한 정보 검색 작업의 효율성과 정확성을 높이기 위해 주로 사용됩니다. AI 에이전트의 도입으로 정적 규칙 기반 시스템을 넘어, 실시간 계획 및 실행이 가능한 지능적이고 적응형 프레임워크를 제공합니다. 이러한 에이전트들은 여러 데이터 소스, 외부 도구, API를 활용해 정보를 검색, 평가, 종합함으로써 보다 포괄적이고 맥락에 맞는 답변을 제공합니다.

활용 사례

실시간 적응형 쿼리 응답

에이전틱 RAG는 임직원과 고객 모두에게 신속하고 정확한 정보를 제공하여 효율적인 데이터 관리로 생산성을 높입니다.

자동화된 지원 시스템

빠르고 정확한 문의 응답을 제공함으로써 인적 에이전트의 업무 부담을 줄이고, 효율성과 응답 속도를 개선합니다.

내부 지식 관리

조직 내에서 중요한 정보에 대한 접근을 간소화하여 임직원이 신속하고 효율적으로 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

연구 및 혁신 지원

전략적 이니셔티브를 위한 관련 데이터를 종합·제시함으로써 혁신 및 연구 활동을 지원합니다.

에이전틱 RAG의 주요 특징

• 적응형 추론: 유저의 의도를 해석하고, 정보 검색을 위한 전략적 계획을 수립하며, 데이터 소스의 신뢰성을 평가하는 추론기를 활용합니다.
• 협업형 에이전트 네트워크: 방대한 다양한 데이터셋을 다룰 수 있는 전문화된 에이전트 네트워크로 작동합니다.
• 동적 계획 및 실행: 실시간으로 쿼리 프로세스를 계획 및 최적화하여 복잡한 쿼리도 효과적으로 처리합니다.
• 지능형 품질 관리: 에이전트가 데이터를 검색하는 것에 그치지 않고, 정보를 평가·검증하여 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
• 외부 도구 통합: 다양한 외부 도구와 리소스를 활용할 수 있어 정보 수집 및 처리 능력을 강화합니다.

구현 전략

함수 호출이 가능한 언어 모델

에이전틱 RAG 시스템은 함수 호출 기능이 있는 언어 모델을 사용하여 구축할 수 있습니다. 이 방법을 통해 모델은 사전 정의된 도구와 상호작용하여 웹 리소스 접근 및 인용, 코드 실행 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

에이전트 프레임워크

FlowHunt, DSPy, LangChain, CrewAI와 같은 프레임워크는 에이전틱 RAG 시스템 구축을 간소화하는 사전 제작된 템플릿 및 도구를 제공합니다. 이러한 프레임워크는 다중 에이전트 시스템과 외부 리소스의 통합을 지원하여 시스템의 적응성과 효율성을 높입니다.

문서 등급 분류용 프롬프트 예시

에이전트에게 인덱싱된 문서에서 찾은 문서의 적합성을 평가하는 도구가 필요합니다. 아래는 발견된 문서를 분류하고, 해당 문서가 사용자의 질문에 답하는지 결정하는 예시 프롬프트입니다. 이 결정에 따라 에이전트는 검색 프롬프트를 수정하거나 재검색할 수 있습니다.

당신은 검색된 문서가 사용자 질문에 얼마나 관련 있는지 평가하는 심사자입니다.
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검색된 문서:
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사용자 질문: {question}
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만약 문서가 사용자 질문과 관련된 키워드 또는 의미를 포함한다면, 관련 있음으로 등급을 매기세요.
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미래 트렌드

에이전틱 RAG는 AI 기술의 발전과 함께 계속 진화하고 있습니다. 멀티모달 검색, 다국어 지원, 고도화된 자연어 처리 등은 인간-컴퓨터 상호작용을 이어주는 미래 트렌드로, 오늘날 그 주요 요소, 작동 방식, 적용 사례를 확인할 수 있습니다. 이러한 발전은 다양한 산업에서 에이전틱 RAG 시스템의 적용성과 효과를 더욱 넓혀줄 것입니다.

요약하자면, 에이전틱 RAG는 AI 기반 정보 검색의 진일보된 형태로, 복잡한 쿼리 관리와 의사결정 프로세스를 고도화합니다. 적응·추론·외부 지식 활용 능력 덕분에, 대규모·동적 정보 환경을 다루는 조직에 강력한 도구가 될 것입니다.

에이전틱 RAG 관련 주요 연구

1. RAG-DDR: 미분형 데이터 보상을 활용한 검색 증강 생성 최적화
   발행일: 2024-10-17
   이 논문은 미분형 데이터 보상(DDR) 방식을 활용하여 LLM의 환각 현상을 줄이고자 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 최적화하는 방법을 다룹니다. 기존 감독 기반 파인튜닝(SFT)의 한계(과적합, 에이전트 간 데이터 선호도 미반영 등)를 지적하며, DDR 방식이 데이터 선호도를 정렬하고 에이전트를 최적화하여 더 나은 결과를 도출함을 보여줍니다. 실험 결과 DDR이 SFT 대비 특히 외부 지식에 의존하는 소규모 LLM에서 효과적임을 증명하였으며, RAG 모듈 간 데이터 선호도 정렬 및 정보 추출 효율 향상, 충돌 완화 등에서 DDR의 우수성을 입증하였습니다. 자세히 보기.

2. 그래프 기반 에이전트형 고급 RAG 시스템 구현 방법에 관한 연구
   발행일: 2024-09-13
   본 연구는 기존 RAG 모델의 한계(정확도 저하, 실시간 데이터 반영 불가 등)를 극복하기 위해 그래프 기술을 활용한 고급 RAG 시스템 구현을 탐구합니다. LangGraph를 활용해 검색 데이터의 신뢰성과 종합성을 높여 더 정확한 응답을 이끌어내며, 실무 적용에 적합한 구현 단계와 가이드를 제공합니다. 이 접근법은 RAG 결과의 맥락 이해력 강화 및 편향 감소에 기여합니다.

3. 자동차 산업 PDF 챗봇을 위한 RAG 기법 최적화: 로컬 Ollama 모델 사례 연구
   발행일: 2024-08-12
   이 논문은 자동차 산업에서 오프라인 PDF 챗봇을 최적화하는 RAG 기법 적용 사례를 다룹니다. 저사양 로컬 환경에서 LLM을 배포하는 데 초점을 맞추었으며, 산업 특화 문서의 복잡성을 처리하고 정보 검색 및 생성 능력을 향상시키는 데 중점을 두었습니다. 최적화된 RAG 기법을 적용해 산업 환경에 적합한 효율적이고 신뢰할 수 있는 챗봇을 구현하였으며, 맞춤형 RAG 적용을 통한 챗봇 성능 및 사용자 만족도 향상 가능성을 보여주었습니다.