에이전트릭 RAG
Agentic RAG는 에이전트가 응답하기 전에 언제, 무엇을, 몇 번 검색할지 결정하도록 하여 일반 검색 증강 생성을 업그레이드합니다.
개요
Instead of one fixed lookup, it reasons, retrieves, and refines in a loop.
심층 분석
클래식 검색 증강 생성(RAG)은 한 가지 작업을 수행합니다. 즉, 사용자의 질문을 받아 벡터 저장소에서 몇 가지 관련 문서를 가져와 프롬프트에 입력합니다. Agentic RAG는 검색을 적극적으로 결정합니다. 에이전트는 먼저 검색이 필요한지 여부, 사용할 쿼리, 쿼리할 소스에 대해 추론합니다. 어려운 질문을 하위 질문으로 나누고, 각각에 대해 검색하고, 결과가 충분한지 평가하고, 그렇지 않으면 정제된 쿼리로 다시 검색할 수 있습니다. 질문에 따라 여러 기술 자료 간을 라우팅하거나, 웹 검색을 호출하거나, SQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 이러한 반복적인 도구 선택 동작은 더 많은 모델 호출과 대기 시간을 희생하면서 단발성 RAG가 제대로 답변하지 못하는 멀티 홉 질문('텍사스의 고객 중 정책 변경 후 가입한 사람은 누구입니까?')을 처리합니다.
기술적 통찰력
에이전트는 리트리버를 도구로 취급합니다. 매 턴마다 검색 작업을 선택하고, 반환된 청크를 검사하고, 관련성을 판단하고, 다시 구성된 요청으로 응답하거나 다시 쿼리할지 결정할 수 있습니다. 중지 조건(충분한 증거 또는 단계 제한)이 있는 루프는 반복을 제어합니다. 일부 설계에서는 생성 전에 관련 없는 검색 청크를 필터링하는 등급 지정 단계를 추가하여 주제에서 벗어난 맥락으로 인해 모델이 잘못 인도될 가능성을 줄입니다.
전략적 영향
빌드 선택
애플리케이션 수준 설계는 AI가 실제 결과를 개선하는지 여부를 결정합니다.
팀과 워크플로우
훌륭한 워크플로우 통합은 사용자가 신뢰할 수 있는 생산성 향상을 가져옵니다.
위험과 안전
범위가 적절한 사용 사례는 변경 피로도와 구현 위험을 줄여줍니다.
Agentic RAG의 미래
Agentic RAG는 더 광범위한 에이전트 프레임워크와 통합됩니다. 검색은 계산기, 코드 실행 및 API와 함께 여러 도구 중 하나가 됩니다. 보다 스마트한 쿼리 계획, 검색된 증거의 자체 등급 지정, 과거 검색 캐싱을 통해 비용을 절감할 수 있습니다. 더 나은 소스 라우팅을 통해 한 명의 상담원이 내부 문서, 웹 및 구조화된 데이터베이스에서 단일 답변을 가져올 수 있습니다. 주요 긴장, 정확성 대 대기 시간 및 비용은 질문이 실제로 필요한 경우에만 무거운 다단계 검색을 사용하는 적응형 시스템을 구동합니다.
실제 구현
질문을 기반으로 HR 핸드북, 코드베이스 위키 또는 SQL 판매 데이터베이스에 쿼리할지 여부를 결정하는 엔터프라이즈 보조자입니다.
'A약물과 B약물 부작용 비교'를 2개의 검색으로 나누어 각각 검색한 후 합성하는 연구 도우미입니다.
문서를 검색하고, 문서가 불충분하다고 판단하고, 쿼리를 재구성하고, 응답하기 전에 다시 검색하는 지원 봇입니다.
다중 홉 검색을 수행하여 조항을 찾은 다음 해당 조항이 참조하는 규정을 검색하는 법적 도구입니다.
위험 및 가드레일
손상된 프로세스를 자동화하면 기존 문제가 증폭될 수 있습니다.
팀은 필요한 인간 판단을 과도하게 자동화하고 제거할 수 있습니다.
출력을 지속적으로 평가하지 않으면 품질이 달라질 수 있습니다.
구현 로드맵
현재 워크플로를 매핑하고 마찰이 가장 큰 단계를 식별합니다.
완전 자동화 전에 휴먼 체크포인트를 정의하세요.
프롬프트, 에스컬레이션 경로, 품질 표준에 대해 사용자를 교육합니다.
작업 수준 결과를 추적하여 지속적인 가치를 확인하세요.
계속 탐색하세요
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다음 가이드
조각
자주 묻는 질문
What is Agentic RAG?
Agentic RAG는 에이전트가 응답하기 전에 언제, 무엇을, 몇 번 검색할지 결정하도록 하여 일반 검색 증강 생성을 업그레이드합니다. 하나의 고정된 조회 대신 루프에서 추론, 검색 및 구체화합니다.
에이전트 RAG와 클래식 RAG의 주요 차이점은 무엇입니까?
Classic RAG는 한 번의 고정 조회를 수행합니다. Agentic RAG는 검색을 에이전트에 의해 제어되는 능동적이고 반복적인 결정으로 만듭니다.
Agentic RAG는 어려운 다중 홉 질문을 어떻게 처리합니까?
하위 질문으로 분해하고 각각에 대한 증거를 검색하는 것은 에이전트 RAG의 핵심 강점입니다.
에이전트 RAG에서 리트리버는 에이전트에게 무엇으로 가장 잘 설명됩니까?
에이전트는 각 리트리버를 도구로 취급하고 매 턴마다 사용할지 여부와 방법을 결정합니다.
에이전트 RAG에서 선택적 '등급 지정' 단계는 무엇을 수행합니까?
검색된 청크의 관련성을 평가하면 주제에서 벗어난 컨텍스트가 모델을 오도할 위험이 줄어듭니다.
단일 샷 RAG에 비해 에이전트 RAG의 주요 비용은 얼마입니까?
반복적인 추론과 반복적인 검색은 답변을 향상시키지만 대기 시간과 비용을 추가합니다.