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Gemini Enterprise Agent Platform의 Agentic RAG로 신뢰할 수 있는 답변 생성하기

복잡한 멀티소스 쿼리를 처리하기 위해 계획하고 추론하는 구글의 새로운 에이전트 기반 RAG 시스템

#RAG#Gemini#멀티에이전트#구글

기존 RAG의 한계

기존의 단일 단계 RAG(검색 증강 생성) 시스템은 현대 비즈니스 워크플로우의 복잡한 쿼리를 처리하는 데 한계가 있습니다.

예를 들어 "프로젝트 X에서 사용된 서버의 사양은?"이라는 질문에 대해:

▸프로젝트 X 문서는 찾지만, 서버 ID만 언급되어 있음

▸그 ID로 다른 데이터베이스를 다시 검색해야 한다는 것을 모름

▸결과적으로 부분적인 답변이나 "찾을 수 없음" 응답 제공

정보가 여러 "데이터 섬"에 분산되어 있어 깊은 탐색이 필요한 경우가 많습니다.

Agentic RAG는 계획하고, 추론하며, 데이터 소스와 반복적으로 상호작용하여 복잡한 쿼리를 처리합니다.

구글은 Gemini Enterprise Agent Platform에서 Cross-Corpus Retrieval powered by Agentic RAG를 출시했습니다.

▸다양한 에이전트들이 협력하여 복잡한 쿼리에 신뢰성 있게 답변

▸

충분한 컨텍스트: 개념을 통합하여 정확한 답변을 위한 정보가 충분한지 확인

▸표준 RAG 대비 **정확도 최대 34% 향상**

▸더 나은 근거 제시와 도메인별 작업의 추론 정확도 개선

기존 "단일형" RAG는 단순 검색 엔진처럼 작동하지만, 멀티에이전트 RAG는 전문화된 연구 부서처럼 작동합니다.

1.오케스트레이터(Orchestrator)

- 복잡한 요청을 평가

- "이건 한 단계로 안 돼"라고 판단하고 에이전트들에게 작업 위임

2.플래너 에이전트(Planner Agent)

- 정보 경로를 계획

- 예: 프로젝트 예산과 일정 질문 시 → "먼저 재무 데이터베이스 확인, 그 다음..."

- 필요한 검색 단계들을 순서대로 배치

3.리라이터 에이전트(Rewriter Agent)

- 쿼리를 더 효과적으로 재작성

4.라우터 에이전트(Router Agent)

- 적절한 데이터 소스로 쿼리 전달

✅ 멀티홉 추론: 여러 단계의 검색을 통한 심층 정보 탐색

✅ 크로스 소스 통합: 여러 데이터베이스에 분산된 정보 연결

✅ 컨텍스트 검증: 답변 생성 전 충분한 정보 확보 여부 확인

✅ 높은 정확도: 표준 RAG 대비 34%까지 향상된 팩트 정확도

Agentic RAG는 단순히 문서를 찾는 것을 넘어, 마치 숙련된 연구원처럼 계획을 세우고 여러 소스를 탐색하며 추론하여 복잡한 질문에 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.