초보자를 위한 RAG 에이전트 2분 설명 RAG 에이전트란 무엇인가요? RAG 에이전트는 사용자가 지정한 지식 소스(예: 문서 및 데이터베이스)에서 관련 맥락을 검색하고, 이를 앵커로 사용하여 추론을 유도한 후 답변을 생성하거나 작업(예: 도구 호출)을 수행하는 지능형 에이전트입니다. 주요 장점은 인용 소스와 검증 로그를 제공하여 "환상" 문제를 방지하고 신뢰할 수 있고 검증 가능한 출력을 보장한다는 것입니다. 핵심 단계: 검색에서 검증까지. 검색: 쿼리 키워드 확장, 인덱스 또는 데이터베이스 검색, 결과 정렬. • 앵커링(지면): 결과에서 가장 관련성 있는 부분(예: 텍스트나 표)을 선택합니다. • 추론: 신뢰할 수 있는 정보만을 사용하여 이러한 맥락에 기반한 답변이나 행동 계획을 종합합니다. • 작업(Act): 응답을 출력하고, 도구(SQL 쿼리, 웹 검색, 이메일 전송 등)를 호출하거나, 콘텐츠를 생성합니다. • 감사: 인용의 정확성, 사실성 및 준수 여부를 확인하고, 쉽게 재생하고 디버깅할 수 있도록 추적 로그를 기록합니다. 아키텍처 개요 · RAG 모듈: 핵심은 쿼리 임베딩으로, 임베딩 모델을 통해 사용자 쿼리를 벡터로 변환하고 벡터 데이터베이스의 후보 콘텐츠와 매칭합니다. LLM은 여기에서 컨텍스트를 처리하고 초기 응답을 생성합니다. • AI 에이전트 모듈: 사용자 입력에 연결하고 RAG 출력을 통합하며 외부 도구로 확장되는 LLM 기반 에이전트입니다. • 외부 확장: 여기에는 웹 검색, API 호출(외부 서비스 등), 심지어 "인수 제어"도 포함됩니다. 전체 아키텍처는 인덱스 계층(벡터 저장 또는 하이브리드 검색), 검색 단위(쿼리 재작성 및 필터링), 재정렬기(정확도 향상), 판독기/추론 단위(LLM 생성), 인용 메커니즘(소스 링크 포함), 그리고 컨트롤러(재시도 및 도구 호출 조정)로 구성됩니다. 또한, 쿼리 추적, 지연 시간 및 비용 등 관찰 가능성이 강조됩니다. 효과적인 검색 패턴은 회수율과 정확도를 향상시킵니다. 실용적인 스레드 추천 기술: 하이브리드 검색: 키워드(BM25)와 벡터 검색을 결합하여 폭과 정확성의 균형을 맞춥니다. • 쿼리 재작성: 약어, 동의어 또는 시간 필터를 확장하여 누락을 방지합니다. • 멀티홉 검색: 먼저 하위 쿼리를 생성한 다음 복잡한 문제를 처리하기 위해 두 번째 검색을 수행합니다. • 재정렬: 상위 50~200개 결과를 다시 평가하여 가장 좋은 5~10개를 선택합니다. • 구조화된 검색: 사실에는 SQL/그래프 데이터베이스가 사용되고, 서술적 내용에는 문서가 사용됩니다. 지식 소스를 처리할 때 핵심은 "청킹" 전략입니다. • 적응형 블록 분할: 토큰 길이가 200~800개이고, 쉽게 삽입할 수 있도록 10~20%가 중복됩니다. • 테이블 인식: 일반 텍스트 대신 SQL을 사용하여 행/집계값을 추출하는 것을 선호합니다. • 섹션 헤더 유지: 인용 및 재구성이 쉽도록 제목/ID를 유지합니다. • 적시성: 최신 정보의 우선 순위를 지정하여 갈등을 해결하기 위해 타임스탬프를 추가합니다.
