Progress Agentic RAG: 기업용 AI 에이전트 및 RAG 서비스 출시

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핵심 요약

Progress Software가 비정형 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 변환하는 'Agentic RAG' 플랫폼을 출시했다. 이 플랫폼은 파일과 문서를 자동으로 인덱싱하여 LLM 및 AI 에이전트의 성능을 극대화하며, RAG 품질 지표를 통해 출력의 신뢰성을 보장한다. 사용자는 특정 LLM에 종속되지 않고 유연하게 모델을 선택할 수 있으며, 기존 시스템 구축 대비 비용을 80% 절감할 수 있다. 보안과 개인정보 보호를 핵심 원칙으로 설계되어 금융, 법률 등 엄격한 규제가 필요한 산업군에서도 활용 가능하다.

배경

RAG(검색 증강 생성) 및 LLM(대형 언어 모델)에 대한 기본 개념

대상 독자

AI 도입을 검토 중인 기업 의사결정자 및 개발팀

의미 / 영향

기업들이 복잡한 RAG 인프라를 직접 구축하는 대신 SaaS 형태의 솔루션을 선택함으로써 AI 도입 문턱이 낮아질 것이다. 특히 데이터 보안이 중요한 산업군에서 검증된 RAG 서비스를 선호하게 될 가능성이 높다.

섹션별 상세

Progress Agentic RAG는 비정형 데이터를 활용 가능한 비즈니스 인텔리전스로 변환하는 모듈형 RAG-as-a-Service를 제공한다.

사용자는 특정 LLM에 얽매이지 않고 OpenAI, Anthropic, Gemini 등 다양한 모델을 선택하거나 전환할 수 있는 유연성을 갖는다.

RAG 검색 프로세스를 보여주는 다이어그램이다. — Diagram사용자의 질문이 컨텍스트와 결합되어 Anthropic, OpenAI, Gemini 등 다양한 LLM으로 전달되고, 최종적으로 정확한 답변을 도출하는 흐름을 시각화했다. Agentic RAG와 NucliaDB가 검색 및 컨텍스트 추출의 핵심 역할을 수행함을 보여준다.

비디오, PDF, 텍스트 등 60개 이상의 데이터 형식을 지원하며 다국어 처리 능력을 통해 글로벌 비즈니스 환경에 대응한다.

RAG가 지원하는 다양한 데이터 수집 형식을 나타내는 인포그래픽이다. — InfographicPDF, PPT, XLS, DOCX, MOV, JPG 등 60개 이상의 다양한 비정형 데이터 형식을 지원함을 시각적으로 강조한다. 이는 플랫폼이 다양한 비즈니스 소스로부터 데이터를 통합할 수 있는 범용성을 갖췄음을 의미한다.

자체 구축 대비 비용을 80% 절감하고 AI 도입 준비 기간을 95% 단축할 수 있는 경제적 이점을 제공한다.

데이터 보안 및 개인정보 보호를 위해 업계 표준 인증을 준수하며 윤리적이고 안전한 플랫폼 혁신을 지원한다.

실무 Takeaway

비정형 데이터가 많은 기업은 Progress의 SaaS형 RAG를 통해 구축 비용을 80% 절감하면서 빠르게 AI 에이전트를 도입할 수 있다.
LLM 유연성을 확보하여 특정 모델 API에 의존하지 않고 비즈니스 요구사항에 맞춰 최적의 언어 모델을 선택해 적용할 수 있다.
RAG 품질 지표(Quality Metrics)를 활용해 생성된 답변의 출처를 추적하고 신뢰성을 검증함으로써 할루시네이션 문제를 완화할 수 있다.

언급된 리소스

문서Build vs. Buy: The Reality of Production-Grade RAG

튜토리얼Getting Started with Agentic RAG