검색의 진화: 키워드 검색에서 에이전틱 RAG까지 | AI Trends

IBM TechnologyLLM조회 3회

검색의 진화: 키워드 검색에서 에이전틱 RAG까지

키워드 매칭에서 시작해 시맨틱 검색과 RAG를 거쳐, 자율적으로 도구를 선택하고 추론하는 에이전틱 RAG 시스템으로의 기술적 진화 과정을 다룹니다.

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

TL;DR

검색은 더 이상 고정된 단계가 아니라 추론의 일부로 활용되는 도구이다. 에이전틱 RAG는 LLM이 스스로 검색 필요성을 판단하고 다단계 연구를 수행함으로써 기존 RAG의 한계를 극복한다.

배경

정보 검색 시스템은 단순한 단어 일치 방식에서 문맥을 이해하고 자율적으로 행동하는 AI 시스템으로 빠르게 발전해 왔습니다.

대상 독자

AI 시스템 설계자, LLM 애플리케이션 개발자, 데이터 사이언티스트

의미 / 영향

검색 기술이 단순한 정보 추출 도구에서 자율적인 추론 시스템의 핵심 구성 요소로 변화하고 있다. 개발자들은 고정된 워크플로 설계보다 에이전트가 도구를 효과적으로 사용할 수 있는 환경을 구축하는 데 집중하게 될 것이다. 이는 기업용 AI 애플리케이션의 신뢰성과 복잡한 업무 처리 능력을 획기적으로 높이는 계기가 된다.

챕터별 상세

00:28

전통적인 키워드 검색의 한계

초기 검색 시스템은 문서 내 특정 단어의 존재 여부를 확인하는 인버티드 인덱스 방식을 사용했다. TF-IDF나 BM25 알고리즘을 통해 단어의 빈도와 중요도를 계산하여 문서의 순위를 매겼다. 하지만 이 방식은 단어를 의미가 아닌 단순 기호로 취급하기 때문에 동의어나 문맥상의 모호함을 해결하지 못하는 근본적인 한계가 있었다. 사용자가 정확한 키워드를 입력하지 않으면 관련성 높은 정보를 찾기 어려웠다.

인버티드 인덱스는 책 뒷면의 색인처럼 특정 단어가 어느 페이지(문서)에 있는지 기록한 데이터 구조이다.

01:38

시맨틱 검색과 벡터 임베딩의 도입

시맨틱 검색은 텍스트를 고차원 숫자인 벡터로 변환하여 언어의 의미를 파악한다. 대규모 신경망을 통해 학습된 임베딩 모델은 문맥상 유사한 개념들을 벡터 공간에서 가깝게 배치한다. 예를 들어 '커피'와 '에스프레소'는 서로 다른 단어임에도 벡터 공간에서는 인접한 위치에 존재하게 된다. 이를 통해 시스템은 사용자가 입력한 정확한 키워드가 문서에 없더라도 의도에 부합하는 결과를 반환할 수 있게 되었다.

벡터 임베딩은 텍스트의 의미적 특징을 수백 개의 차원을 가진 좌표값으로 수치화하는 기술이다.

03:17

LLM의 등장과 지식의 한계

대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 다음 토큰을 예측하는 방식으로 답변을 생성한다. LLM은 비즈니스 세계에 혁신을 가져왔으나 학습 데이터가 특정 시점에 고정되어 최신 정보를 알지 못하는 문제가 발생했다. 또한 모델 내부에 저장된 지식에만 의존하기 때문에 사용자의 개별 문서나 전문적인 도메인 지식에 접근할 수 없었다. 이러한 정보의 격차는 모델이 잘못된 정보를 생성하는 할루시네이션 현상으로 이어졌다.

할루시네이션은 모델이 사실이 아닌 내용을 마치 사실인 것처럼 자신 있게 답변하는 현상을 의미한다.

04:30

RAG: 검색 증강 생성의 탄생

RAG는 LLM에 외부 지식 베이스를 연결하여 답변의 정확도를 높이는 기법이다. 사용자의 질문이 들어오면 시스템은 먼저 벡터 데이터베이스에서 관련 문서를 검색하여 컨텍스트로 추출한다. 추출된 정보를 LLM의 프롬프트에 주입하여 모델이 해당 근거를 바탕으로 답변을 생성하도록 유도한다. 이 방식은 모델을 재학습시키지 않고도 최신 정보와 전문 지식을 활용할 수 있게 하며 답변의 출처를 명시할 수 있는 장점이 있다.

RAG는 모델의 내부 지식 대신 외부 도서관에서 책을 찾아보고 답하는 오픈 북 시험 방식과 유사하다.

06:40

에이전틱 RAG로의 진화

에이전틱 RAG는 고정된 검색 파이프라인을 넘어 LLM이 자율적인 의사결정자로 동작하는 시스템이다. 에이전트는 질문을 분석하여 검색이 필요한지, 어떤 도구를 사용할지, 충분한 정보가 수집되었는지를 스스로 판단한다. 다단계 연구와 문서 간 교차 합성, 쿼리 재작성 등을 통해 복잡한 문제를 해결한다. 검색은 더 이상 독립된 단계가 아니라 에이전트가 추론 과정 중에 필요에 따라 호출하는 유연한 도구로 기능한다.

에이전틱 AI는 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 실행하며 결과를 수정하는 자율성을 가진 시스템이다.

실무 Takeaway

키워드 검색의 정밀도와 시맨틱 검색의 재현율을 결합한 하이브리드 검색을 통해 검색 품질을 극대화할 수 있다
RAG 시스템 구축 시 벡터 데이터베이스를 활용하여 모델 재학습 없이도 도메인 특화 지식을 실시간으로 반영 가능하다
단순한 선형적 RAG 구조에서 벗어나 에이전트 기반 아키텍처를 도입하면 복잡한 다단계 추론이 필요한 질의에 대응할 수 있다

언급된 리소스

문서IBM watsonx AI Assistant Engineer Certification

튜토리얼Learn more about RAG

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 05. 05.수집 2026. 05. 05.출처 타입 YOUTUBE

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