Agentic RAG으로 문제 해결 더 똑똑해져

RAG는 지능적이다 — 하지만 LangGraph를 활용한 Agentic RAG는 더 지능적하다: 실용적인 가이드 "AI가 단순히 답변을 검색하는 것이 아니라 문제를 해결하는 방법을 결정할 수 있다면 어떨까?" 전통적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 시스템은 외부 문서에 접근할 수 있도록 해서 대규모 언어 모델(LLM)의 신뢰성과 유용성을 높여왔다. 그러나 이 시스템은 고정된 흐름을 따르는데, 사용자가 질문을 던지면 문서를 검색하고, 그에 따라 답변을 생성하는 방식이다. 문제가 모호하거나, API 호출, 계획 수립, 명확화와 같은 여러 단계가 필요한 경우라면, 이 기존 방식으로는 한계가 있다. 이러한 상황에서 Agentic RAG가 등장한다. Agentic RAG란 무엇인가? 간단한 예를 들어보자. "파리의 날씨는 어때? 그리고 주말에 할 수 있는 활동은 무엇인가?"라는 질문이 있다고 가정하자. 일반적인 RAG 시스템은 날씨와 관련된 일반적인 텍스트를 검색하고, 그 내용을 바탕으로 답변을 생성할 것이다. 하지만 Agentic RAG는 이 작업을 단계별로 나누어 처리한다. 먼저, 실시간 날씨 정보가 필요함을 인식하고, 날씨 API를 호출한다. 이후 날씨 예보를 바탕으로 주말에 할 수 있는 활동을 계획하고, 그에 맞는 유용하고 맥락에 부합하는 답변을 생성한다. 이러한 접근법은 단순한 정보 검색을 넘어, AI가 문제를 분석하고 적절한 해결책을 스스로 결정할 수 있도록 한다. Agentic RAG는 전통적인 RAG에 비해 더 많은 자율성을 제공하며, 복잡한 작업을 수행할 때도 유연하게 대응할 수 있다. 이는 사용자의 질문에 대한 단순한 답변이 아니라, 질문을 더 깊이 이해하고 필요한 정보를 수집, 분석, 조합하여 최종적으로 유의미한 결과를 내는 것을 가능하게 한다. LangGraph는 이러한 Agentic RAG의 핵심 기술 중 하나로, 다양한 작업을 수행하는 에이전트(agents) 간의 상호작용을 관리하는 프레임워크이다. 이 프레임워크를 통해 AI는 복잡한 작업을 분할하고, 각 단계에서 필요한 도구나 데이터를 선택적으로 사용할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 특정한 데이터를 요구하는 경우, AI는 관련 API를 호출하여 최신 정보를 얻고, 그 정보를 바탕으로 다음 단계를 수행한다. 이는 단순한 정보 검색이 아니라, 문제 해결을 위한 전략적 접근을 가능하게 한다. Agentic RAG는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 사용자가 원하는 결과를 달성할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 특정한 기능을 사용하는 앱을 설계하거나, 복잡한 데이터 분석을 수행하는 경우, AI는 필요한 단계를 스스로 결정하고 실행할 수 있다. 이는 기존의 RAG 시스템이 제공하지 못했던 자율성과 유연성을 갖춘다. 이러한 기술은 특히 실무적인 응용에서 큰 가치를 지닌다. 예를 들어, 고객 지원 시스템에서는 사용자의 질문이 복잡할 경우, AI가 먼저 관련 정보를 검색하고, 필요하다면 추가 질문을 통해 명확화를 이끌어내며, 최종적으로 정확한 답변을 제공할 수 있다. 이처럼 Agentic RAG는 사용자 경험을 향상시키고, AI의 효율성을 극대화하는 데 기여한다. 결론적으로, Agentic RAG는 전통적인 RAG의 한계를 극복하고, 더 지능적이고 자율적인 AI 시스템을 가능하게 한다. LangGraph와 같은 프레임워크를 활용하면, AI는 단순한 정보 검색을 넘어, 문제를 분석하고 해결책을 스스로 결정할 수 있는 능력을 갖게 된다. 이는 AI의 활용도를 높이고, 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 중요한 전환점이 될 수 있다.