RAG vs Agentic RAG
LLM의 지식 한계를 극복하는 세 가지 아키텍처 패턴의 비교와 이해
📚 Traditional RAG 아키텍처
사용자 질문을 벡터화하여 관련 문서를 검색하고, 검색된 컨텍스트와 함께 LLM에 전달하여 응답을 생성하는 단방향 파이프라인
핵심 특징
단일 검색 소스에서 관련 문서를 한 번 검색하여 LLM 컨텍스트에 주입합니다. 구현이 간단하고 지연 시간이 짧아 FAQ, 문서 검색, 고객 지원 챗봇에 적합합니다.
작동 방식
질문 → 임베딩 변환 → 벡터 유사도 검색 → 컨텍스트 증강 → LLM 응답 생성의 선형적 파이프라인으로 작동합니다.
한계점
반응적(Reactive) 시스템으로, 검색 결과가 부족해도 자체 판단이나 재검색이 불가능합니다. 복잡한 다단계 추론에는 제한적입니다.
🤖 Agentic RAG 아키텍처
AI 에이전트가 메모리와 계획 능력을 바탕으로 자율적으로 도구를 선택하고 정보를 검색하는 지능형 파이프라인
ReACT Reasoning + Acting
추론과 행동을 번갈아 수행하는 프레임워크입니다. 생각(Thought) → 행동(Action) → 관찰(Observation)의 순환 구조로 복잡한 작업을 처리합니다.
Chain of Thought CoT
복잡한 문제를 단계별로 분해하여 해결하는 프롬프팅 기법입니다. "단계별로 생각해보자"라는 지시로 모델의 추론 능력을 향상시킵니다.
Query Routing
에이전트가 질문의 성격을 분석하여 최적의 데이터 소스로 라우팅합니다. 코드 질문은 코드 DB로, 문서 질문은 문서 DB로 자동 분기됩니다.
🔗 Multi-Agent RAG 아키텍처
여러 특화 에이전트가 MCP(Model Context Protocol)를 통해 협업하며 복잡한 작업을 분담 처리하는 고급 파이프라인
⚡ MCP Servers
Model Context Protocol을 통해 표준화된 인터페이스로 다양한 외부 리소스에 연결
MCP Model Context Protocol
Anthropic이 개발한 오픈 표준으로, AI 모델이 외부 데이터 소스 및 도구와 통일된 인터페이스로 연결되도록 합니다. M×N 통합 문제를 M+N으로 단순화합니다.
Multi-Agent Collaboration
각 에이전트가 전문 분야(로컬 데이터, 검색, 클라우드)를 담당하고, 집계 에이전트가 결과를 종합합니다. 복잡한 엔터프라이즈 시나리오에 최적입니다.
Dynamic Tool Discovery
에이전트가 런타임에 사용 가능한 도구를 동적으로 발견하고 활용할 수 있어, 하드코딩 없이 확장성 있는 시스템 구축이 가능합니다.
📊 아키텍처 비교 분석
| 특성 | Traditional RAG | Agentic RAG | Multi-Agent RAG |
|---|---|---|---|
| 데이터 소스 | 단일 벡터 DB | 다중 소스 라우팅 | 분산 MCP 서버 |
| 검색 방식 | 단일 검색 | 반복적 검색 | 협업적 검색 |
| 메모리 | 없음 | 단기/장기 메모리 | 공유 메모리 + 개별 메모리 |
| 계획 능력 | 없음 | ReACT / CoT | 분산 계획 + 조율 |
| 적응성 | 정적 | 동적 | 자율적 |
| 구현 복잡도 | 낮음 ⭐ | 중간 ⭐⭐ | 높음 ⭐⭐⭐ |
| 지연 시간 | 빠름 | 중간 | 상대적으로 높음 |
| 적합한 사용 사례 | FAQ, 단순 문서 검색 | 복잡한 질의, 다단계 추론 | 엔터프라이즈, 대규모 협업 |
📚 Traditional RAG 선택 시
정형화된 질문에 빠른 응답이 필요한 경우, 단일 지식 베이스로 충분한 경우, 구현 비용과 복잡도를 최소화해야 하는 경우에 적합합니다.
🤖 Agentic RAG 선택 시
복잡한 질문이나 다단계 추론이 필요한 경우, 여러 소스의 정보를 종합해야 하는 경우, 동적 상황에 적응해야 하는 경우에 적합합니다.
🔗 Multi-Agent RAG 선택 시
여러 도메인의 전문 지식을 통합해야 하는 경우, 대규모 협업적 워크플로우가 필요한 경우, 엔터프라이즈급 확장성이 요구되는 경우에 적합합니다.
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