전통적인 RAG에서 에이전틱 RAG로

Source: Dev.to

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

Agentic RAG란?

• 결과를 평가합니다.
• 스스로 쿼리를 다듬습니다.
• 필요하면 추가 도구를 호출합니다.
• 고품질 답변이 나올 때까지 반복합니다.

이는 maker‑checker 사이클이라고 불리며, 모델이 자신의 추론 흐름을 생성하고, 검증하고, 계획하는 역할을 수행합니다.

기존 RAG를 넘어서는 이유

전통적인 패턴은 복잡한 작업에서 한계가 있습니다. 예를 들어, 형식이 잘못된 쿼리, 자동 생성된 SQL 오류, 혹은 만족스러운 결과를 반환하지 못하는 검색 등이 있습니다. 여기서 Agentic RAG가 등장합니다. 이 방식은 자신의 추론 과정을 “소유”하고 다음과 같은 결정을 스스로 내립니다:

• 이 검색을 다시 표현해야 할까?
• Azure AI Search를 사용할까, 아니면 SQL에 쿼리를 날릴까?
• 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 결합해야 할까?

Agentic RAG 사이클: 루프, 도구, 컨텍스트 인텔리전스

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

활용 사례

• 규제·법률 검증: 신뢰할 수 있는 답변이 나올 때까지 여러 소스를 재조회합니다.
• 복잡한 NL2SQL 쿼리: 형식이 잘못된 쿼리를 재작성하고, SQL이나 Microsoft Fabric 같은 구조화된 데이터베이스 호출을 조정합니다.
• 장기 워크플로: 장시간 세션에서 새로운 정보를 발견함에 따라 시스템이 행동을 조정합니다.

거버넌스, 투명성 및 한계

• 설명 가능한 추론: 사용된 도구, 조회된 소스, 내린 결정들을 기록합니다.
• 편향 제어: 검색 전략에 필터를 적용하고 정기적인 감사를 수행합니다.
• 인간 감독: 고위험 결정에 대해서는 시스템이 사람에게 제어권을 넘길 수 있어야 합니다.

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

Agentic RAG 시작하기

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

결론

목표는 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 의사결정 능력을 증폭시키는 것입니다. 보다 정교하고 검증된, 사용자의 실제 의도에 맞는 옵션을 제공하게 됩니다. 미래는 완벽한 프롬프트에 있는 것이 아니라, 학습하고, 교정하고, 협업하는 인텔리전트 에이전트에 있습니다.

Agentic RAG를 여러분의 솔루션에 적용할 준비가 되셨나요?
💬 이미 RAG를 사용하고 계시다면, 혹은 C#, Python, JavaScript 코드 예시를 보고 싶다면 댓글로 알려 주세요.