에이전틱 RAG: 검색 파이프라인에 의사결정 루프 추가하기

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핵심 요약

기존 RAG 파이프라인은 복잡하거나 모호한 쿼리에 대해 검색 품질이 저하되는 한계가 있다. 에이전틱 RAG는 검색 결과의 적절성을 평가하고 쿼리를 재작성하며, 데이터 소스(SQL, 문서 저장소 등)를 동적으로 선택하는 의사결정 단계를 추가한다. 이 방식은 정확도를 높이지만 기본 RAG 대비 비용은 3-10배, 지연 시간은 10초 이상으로 늘어나는 결과를 초래한다. 단순한 검색-생성 구조를 넘어 다중 문서 참조나 모호한 질문 처리가 필요한 고도화된 시스템 구축 시 핵심적인 고려 사항이 된다.

배경

RAG 기본 개념, LLM 에이전트 구조, 벡터 데이터베이스

대상 독자

LLM 프로덕션 개발자 및 RAG 시스템 설계자

의미 / 영향

RAG 기술이 단순 검색을 넘어 자율적 판단 단계로 진화하고 있음을 보여준다. 하지만 높은 비용과 지연 시간은 여전히 대중화의 걸림돌이며, 이를 최적화하는 기술이 향후 RAG 시장의 핵심 경쟁력이 될 것이다.

섹션별 상세

단순한 검색-생성 구조에서 발생하는 정보 불일치 문제를 해결하기 위해 평가 체크포인트를 도입했다. 에이전트가 검색된 결과의 관련성을 판단하고, 필요시 쿼리를 재작성하거나 다른 지식 소스로 라우팅하는 루프를 수행한다. 이를 통해 SQL 데이터베이스나 문서 저장소 중 최적의 출처를 선택하여 응답의 정확도를 높인다.

고도화된 의사결정 프로세스는 성능 향상의 대가로 상당한 자원 소모를 동반한다. 내부 분석 결과 기본 RAG의 지연 시간이 1-2초인 반면, 에이전틱 루프는 10초 이상의 지연과 3-10배의 비용 증가를 유발한다. 실무에서는 이러한 비용 효율성과 응답 품질 사이의 균형점을 찾는 것이 필수적이다.

LLM이 자신의 검색 품질을 스스로 판단하게 함으로써 발생하는 구조적 한계인 '평가자 역설'이 존재한다. 모델이 가진 고유한 약점이 검색과 평가 단계에서 중첩되어 나타날 수 있다는 위험성이 지적된다. 이는 단순한 파이프라인 확장이 아닌, 독립적인 평가 체계 구축의 중요성을 시사한다.

실무 Takeaway

복잡한 다중 문서 참조가 필요한 RAG 시스템에서는 단순 파이프라인 대신 에이전틱 루프를 도입하여 검색 정확도를 개선할 수 있다.
에이전틱 RAG 도입 시 지연 시간이 10초 이상으로 늘어날 수 있으므로, 실시간성이 중요한 서비스보다는 정확도가 최우선인 분석 도구에 우선 적용해야 한다.
LLM이 스스로를 평가하는 '평가자 역설'을 방지하기 위해 검색 결과 검증 단계에서 별도의 경량 모델이나 규칙 기반 필터를 혼합 사용하는 전략이 필요하다.

언급된 리소스

문서Agentic RAG Adds Decision Loops to Retrieval