RAG를 넘어 Agentic RAG로: AI 에이전트의 진화

핵심 기술

이 콘텐츠는 기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술의 한계를 설명하고, 정보를 단순히 가져오는 것을 넘어 추론, 계획, 행동이 가능한 Agentic RAG라는 새로운 접근 방식을 소개합니다.

기술적 세부사항

• RAG (Retrieval-Augmented Generation):
  • AI 모델이 질문에 답하기 전 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색합니다.
  • 정보를 가져와 답변을 제공하는 데 그칩니다 (One-time response).
  • 정보를 활용하여 특정 행동을 취하거나 복잡한 계획을 세우지 못합니다.
• Agentic RAG:
  • 기존 RAG와 마찬가지로 정보를 검색합니다.
  • 검색된 정보를 에이전트(Agent)의 일부로 활용하여 추론, 계획, 행동을 수행합니다.
  • 도구/API 호출과 같은 실제 행동을 취할 수 있습니다.
  • 다단계 작업을 처리하기 위해 계획을 세울 수 있습니다.
  • 단순한 정보 제공을 넘어 '일'을 완료하는 것을 목표로 합니다.

개발 임팩트

Agentic RAG는 AI 애플리케이션을 단순한 챗봇에서 사용자의 복잡한 요구사항을 이해하고 실행하는 개인 비서나 프로젝트 매니저와 같은 능력 있는 에이전트로 발전시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 AI 개발의 다음 단계를 열며, API 연동 및 복잡한 워크플로우 자동화에 대한 새로운 가능성을 제시합니다.

커뮤니티 반응

콘텐츠에 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, Agentic RAG는 AI 에이전트 개발 분야에서 중요한 진전으로 간주될 수 있으며, 관련 커뮤니티에서 활발한 논의를 유발할 것으로 예상됩니다.

톤앤매너

IT 개발자를 대상으로 하며, 기술적 개념을 쉽고 명확하게 설명하는 전문적이고 실용적인 톤을 유지합니다.