챕터별 상세
Agentic RAG의 한계와 StepSearch의 등장 배경
기존 Agentic RAG는 최종 답변이 맞았을 때만 보상을 주는 Global Signal 방식에 의존했다. 이 방식은 복잡한 다단계 검색(Multi-hop) 상황에서 중간의 잘못된 검색 과정을 식별하지 못해 성능 저하를 야기한다. StepSearch는 이를 해결하기 위해 각 검색 단계마다 보상을 부여하는 Step-wise PPO(StePPO)를 도입했다. 결과적으로 모델은 끝에서만 채점받는 것이 아니라 매 검색마다 제대로 가르침을 받게 된다.
강화학습과 RAG의 결합: 배경지식
LLM은 언어 생성 능력이 뛰어나지만 내부 파라미터에 없는 지식은 알 수 없는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 외부 문서를 검색하여 통합하는 RAG가 도입되었고, 최근에는 모델이 스스로 검색 도구를 호출하는 Agentic RAG로 발전했다. 여기에 PPO나 GRPO 같은 강화학습 알고리즘을 결합하여 모델의 추론 및 검색 능력을 강화하려는 시도가 활발하다. 특히 DeepSeek-R1이나 o3 같은 모델들이 이러한 강화학습을 통해 성능을 끌어올린 사례가 있다.
기존 학습 방법론의 문제점: SFT와 일반 RL
기존의 지도 학습(SFT) 방식은 전문가가 만든 고품질의 검색 경로 데이터가 필요하며 구축 비용이 매우 높다. 또한 고정된 패턴에 과적합되어 새로운 유형의 질문(OOD)에 취약한 문제가 발생한다. 반면 일반적인 강화학습(RL)은 모델이 자율적으로 탐색하게 하지만, 최종 답변의 정확도만 보상으로 주어 중간 단계에 대한 명시적인 가이드가 부족하다. 이로 인해 모델은 우연히 답을 맞힌 비효율적인 검색 경로를 학습할 위험이 있다.
StePPO의 핵심: 단계별 보상 설계
StePPO는 각 검색 단계마다 두 가지 핵심 지표로 보상을 계산한다. 첫째는 정보 획득량(Information Gain)으로, 현재 검색된 문서가 정답 문서와 얼마나 유사하며 이전 단계보다 얼마나 새로운 정보를 가져왔는지를 측정한다. 둘째는 중복 페널티(Redundancy Penalty)로, 이미 검색했던 정보를 반복해서 가져올 경우 음의 보상을 주어 검색 비용 낭비를 방지한다. 이 두 요소의 조합을 통해 모델은 최소한의 검색으로 정답에 도달하는 최적의 경로를 학습한다.
학습 데이터 구축 및 필터링 파이프라인
MuSiQue 데이터셋을 기반으로 복잡한 질문을 하위 질문(Sub-question) 단위로 분해하여 학습 데이터를 구성했다. GPT-4o를 활용하여 하나의 질문에 대해 다양한 검색 쿼리와 경로(Trajectory)를 생성함으로써 데이터의 다양성을 확보했다. 생성된 쿼리들은 구글, 빙, 위키피디아 검색 엔진을 통해 실제로 실행되었으며, 검색 결과 중 절반 이상이 유효한 경우만 최종 학습 데이터로 채택했다. 이를 통해 단순히 텍스트만 있는 데이터가 아니라 실제 검색 엔진에서 검증된 고품질 경로 데이터를 확보했다.
StePPO 학습 알고리즘 및 목적 함수
학습 시 가장 중요한 기법은 외부 검색 결과인 'Information' 토큰에 대해 그라디언트를 계산하지 않고 마스킹(Mask out)하는 것이다. 이는 모델이 스스로 생성하지 않은 외부 텍스트까지 학습하여 혼란을 겪는 것을 방지하기 위함이다. 목적 함수는 기존 PPO를 확장하여 모델이 직접 생성한 토큰(Think, Search, Answer)에 대해서만 가중치를 두어 업데이트한다. Advantage 계산 시에도 단계별 보상을 반영하여 각 검색 행동이 최종 성공에 기여한 정도를 정밀하게 평가한다.
실험 결과 및 성능 분석
HotpotQA, MuSiQue 등 주요 벤치마크에서 StepSearch는 기존의 Search-RL 기반 방법론들을 압도하는 성능을 보였다. 특히 학습에 사용되지 않은 데이터셋(OOD)에서도 일관되게 높은 정확도를 유지하며 강력한 로버스트성을 입증했다. 모델 크기별 분석에서는 3B, 7B와 같은 소형 모델에서 성능 향상 폭이 특히 컸는데, 이는 단계별 감독이 모델의 기초적인 검색 전략 형성에 큰 도움을 주기 때문이다. 또한 적은 양의 데이터로도 높은 성능에 도달하여 데이터 효율성 측면에서도 강점을 보였다.
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J_StePPO(theta) = E[sum_{t=1 to T} (I(o_t) / sum I(o_t)) * min(r_t(theta) * A_t, clip(r_t(theta), 1-epsilon, 1+epsilon) * A_t)]LLM이 직접 생성한 토큰에 대해서만 가중치를 두어 학습하는 StePPO의 목적 함수 수식
강화학습 알고리즘 비교 및 안정성 검증
StePPO를 일반 PPO 및 GRPO와 비교했을 때, 학습 과정의 안정성과 결과물의 품질 모두에서 우위를 점했다. GRPO는 학습 중 보상이 급격히 하락하는 Reward Collapse 현상이 발생했으나, StePPO는 단계별 감독 덕분에 안정적으로 성능이 우상향했다. 또한 StePPO로 학습된 모델은 응답 길이가 과도하게 길어지지 않으면서도 정확도는 높았다. 이는 모델이 단순히 토큰을 많이 생성해서 답을 맞히는 것이 아니라, 핵심적인 검색과 추론에 집중하고 있음을 의미한다.
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r_step^t = G^t - P^t
G^t = sum_{i=1 to n} [max(c_i^t - m_i^t, 0)]
P^t = (1/k) * sum_{j=1 to k} I(d_j^t in H_{t-1})정보 획득량(G)에서 중복 페널티(P)를 차감하여 계산하는 단계별 보상(r_step) 로직
용어 해설
- 에이전트형 검색 증강 생성(Agentic RAG)
- — LLM이 단순히 검색된 결과를 읽는 것을 넘어, 스스로 언제 어떤 검색어를 사용하여 정보를 찾을지 결정하고 도구를 호출하는 자율적인 RAG 구조이다. 복잡한 질문에 대해 여러 단계의 검색과 추론을 반복하며 최적의 답을 찾아가는 능력이 핵심이다.
- 근사 정책 최적화(PPO)
- — 강화학습에서 정책 업데이트 시 변화 폭을 일정 범위 내로 제한하여 학습의 안정성을 보장하는 알고리즘이다. LLM의 정렬(Alignment) 학습에 널리 사용되며, 본 논문에서는 이를 단계별 보상 체계로 확장한 StePPO를 제안한다.
- 과정 단위 감독(Process-level Supervision)
- — 최종 결과물에 대해서만 점수를 매기는 것이 아니라, 결과에 도달하기까지의 중간 단계마다 피드백이나 보상을 주는 방식이다. 수학 문제 풀이나 다단계 검색처럼 중간 과정의 논리적 정확성이 중요한 작업에서 모델의 성능을 크게 향상시킨다.
- 다단계 질의응답(Multi-hop QA)
- — 단일 문서 검색만으로는 답을 찾을 수 없고, 여러 문서에 흩어진 정보를 연결하여 추론해야 해결 가능한 복잡한 질문에 답하는 태스크이다. 각 단계에서 얻은 정보를 바탕으로 다음 검색 대상을 결정하는 능력이 필수적이다.
- 정보 획득량(Information Gain)
- — 새로운 검색을 통해 기존에 알고 있던 정보 대비 얼마나 유용하고 새로운 지식을 얻었는지를 나타내는 지표이다. 본 논문에서는 현재 검색된 문서와 정답 문서 간의 유사도를 측정하여 이전 단계보다 개선된 정도를 보상으로 환산한다.
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원문 발행 2026. 03. 31.수집 2026. 04. 01.출처 타입 YOUTUBE
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