안녕하세요, 여러분! 오늘은 최근 AI 분야에서 주목받고 있는 Agentic RAG에 대해 알아보겠습니다. 이 개념은 기존의 검색 증강 생성(RAG) 시스템에 에이전트 기반 접근 방식을 도입하여 더욱 향상된 성능을 제공하는 방법입니다.
RAG란 무엇인가요?
먼저, RAG에 대해 간단히 짚고 넘어가겠습니다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하는 기술입니다. 이를 통해 모델은 최신 정보를 반영한 답변을 제공할 수 있습니다.
Agentic RAG의 등장
전통적인 RAG 시스템은 단일 지식 소스에 의존하고, 복잡한 작업이나 다단계 추론을 수행하는 데 한계가 있었습니다. 이를 극복하기 위해 Agentic RAG가 등장했습니다. 이 접근 방식은 AI 에이전트를 도입하여 시스템의 유연성과 적응성을 높입니다.
Agentic RAG의 핵심 구성 요소
Agentic RAG 시스템은 다음과 같은 주요 구성 요소를 포함합니다:
• 에이전트(AI Agent): LLM에 역할과 과제가 부여된 형태로, 메모리와 외부 도구에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 계획을 수립하고, 필요한 작업을 수행합니다.
• 메모리(Memory): 단기 및 장기 메모리를 활용하여 이전 상호작용을 기억하고, 이를 기반으로 더 나은 응답을 제공합니다.
• 도구 사용(Tool Use): 계산기, 웹 검색 등 다양한 도구를 활용하여 정보를 검색하고 처리합니다.
• 계획 및 추론(Planning and Reasoning): 사용자 쿼리를 분석하고, 다음에 취할 행동을 결정하며, 결과를 평가합니다.
Agentic RAG의 작동 방식
Agentic RAG는 에이전트를 활용하여 다음과 같은 방식으로 작동합니다:
1. 생각(Thought): 사용자 쿼리를 받은 후, 에이전트는 다음에 취할 행동을 고민합니다.
2. 행동(Action): 결정된 행동을 실행합니다. 예를 들어, 특정 도구를 사용하여 정보를 검색합니다.
3. 관찰(Observation): 행동의 결과를 관찰하고, 이를 바탕으로 다음 단계를 결정합니다.
이 과정을 반복하여 최종적으로 사용자에게 최적의 응답을 제공합니다.
Agentic RAG의 장점
• 유연성: 다양한 도구와 지식 소스를 활용하여 다양한 유형의 쿼리에 대응할 수 있습니다.
• 적응성: 에이전트의 학습과 경험을 통해 시스템의 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.
• 정확성: 다양한 소스에서 정보를 수집하고 이를 검증함으로써 응답의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.
다양한 분야에서의 활용
Agentic RAG는 고객 지원, 의료, 교육, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 분야에서는 AI 에이전트가 복잡한 고객 문의를 처리하고, 실시간으로 정확한 정보를 제공함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
Agentic RAG는 기존 RAG 시스템의 한계를 극복하고, AI의 가능성을 한층 더 확장하는 혁신적인 접근 방식입니다. 에이전트 기반의 유연하고 적응적인 시스템을 통해 다양한 분야에서 AI의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.
