전통적인 RAG에서 Agentic RAG로

Source: Dev.to

⚠️ 이 기사는 인공지능 도구의 지원을 받아 작성되었습니다. 아이디어를 구조화하고, 개념을 다듬으며, 작성을 가속화하기 위해 언어 모델을 사용했지만, 인텔리전트 에이전트에 대한 비전, 경험, 열정은 전적으로 저의 것입니다 🤖💡.

Agentic RAG란?

• 결과를 평가합니다.
• 자체 쿼리를 다듬습니다.
• 필요 시 추가 도구를 호출합니다.
• 고품질 답변을 얻을 때까지 반복합니다.

이는 maker‑checker 사이클이라고 불리며, 모델이 자체 추론 흐름의 생성자, 검증자, 계획자로 작동합니다.

기존 RAG를 넘어서는 이유는?

전통적인 패턴은 복잡한 작업에서 제한이 있습니다. 예를 들어, 형식이 잘못된 쿼리, 자동 생성된 SQL 오류, 혹은 좋은 결과를 반환하지 않는 검색 등이 있습니다. 여기서 Agentic RAG가 등장하며, 자체 추론 과정을 “소유”하고 다음과 같은 결정을 내립니다:

• 이 검색을 다시 구성해야 할까요?
• Azure AI Search를 사용할까요, 아니면 SQL에 쿼리를 날릴까요?
• 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 결합해야 할까요?

Agentic RAG 사이클: 루프, 도구 및 컨텍스트 인텔리전스

이 시스템은 상태와 메모리를 유지하여 이전 결과를 기억하고 불필요한 반복을 방지합니다. 이를 통해 복잡한 문제에 대한 점진적이고 동적인 이해가 가능해집니다.

사용 사례

• 규제 또는 법률 검증: 신뢰할 수 있는 답변에 도달할 때까지 여러 출처를 재조회할 수 있습니다.
• 복잡한 NL2SQL 쿼리: 형식이 잘못된 쿼리를 다시 작성하고 SQL 또는 Microsoft Fabric과 같은 구조화된 데이터베이스 호출을 조정합니다.
• 장기 워크플로: 장시간 세션에서 시스템은 새로운 정보를 발견함에 따라 행동을 조정합니다.

거버넌스, 투명성 및 한계

• 설명 가능한 추론: 사용된 도구, 조회된 출처 및 내린 결정의 기록.
• 편향 제어: 검색 전략에 대한 필터와 정기적인 감사.
• 인간 감독: 고위험 결정에 대해 시스템이 제어권을 사람에게 넘길 수 있어야 합니다.

Azure AI Tracing, GenAIOps, Content Safety와 같은 도구를 사용하면 이러한 복잡한 의사결정 사이클을 관찰하고 디버깅할 수 있습니다.

Agentic RAG 시작 방법

• 안전한 LLM 호출을 위한 Azure OpenAI 또는 Azure AI Foundry.
• 하이브리드 검색을 위한 Azure AI Search 또는 벡터 검색.
• 구조화된 데이터를 위한 SQL Server/Azure SQL.
• 에이전트 흐름을 오케스트레이션하기 위한 Semantic Kernel 또는 AutoGen 같은 프레임워크.
• ai-agents-for-beginners 같은 프로젝트를 탐색해 보세요.

결론

인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 의사결정 능력을 확대하여 보다 정교하고 검증된, 사용자의 실제 의도에 맞는 옵션을 제공하는 것입니다. 미래는 완벽한 프롬프트에 있는 것이 아니라, 학습하고, 수정하고, 협업하는 인텔리전트 에이전트에 있습니다.

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