[LLM] RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 에이전트의 활용 분야

1. 서론: AI 모델의 한계를 극복하는 방법

현대의 AI 모델은 사용자의 명령을 따르는 데 뛰어난 능력을 가지고 있지만, 이 능력은 동시에 보안 공격에 취약하게 만들 수도 있습니다. 악의적인 사용자가 모델을 조작하여 원하지 않는 출력을 유도하는 사례가 발생할 수 있기 때문입니다. 이에 따라 보안이 중요한 환경에서는 AI의 도입이 쉽지 않으며, 철저한 보안 대책이 필요합니다.

하지만 AI가 단순히 명령을 따르는 것만으로는 충분하지 않습니다. 특정 작업을 수행하려면, 명령뿐만 아니라 적절한 정보(컨텍스트)도 함께 제공되어야 합니다. 예를 들어, 사람이 정보를 모른 채로 질문에 답해야 할 경우, 틀린 답변을 할 가능성이 높습니다. 마찬가지로 AI 모델도 필요한 정보를 제공받지 못하면 환각(hallucination, 비현실적인 답변 생성)을 일으킬 수 있습니다. 따라서 모델이 보다 정확한 출력을 내도록 하려면, 명령을 잘 설계하는 것뿐만 아니라 올바른 컨텍스트를 제공하는 방법도 중요합니다.

앞으로의 블로그에서는 AI 모델이 적절한 정보를 얻고 이를 활용하는 방법을 다룹니다. 특히, 컨텍스트를 구성하는 두 가지 주요 패턴인 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 에이전트(Agents)에 대해 심도 있게 살펴볼 것입니다.

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2. RAG와 에이전트: 컨텍스트를 강화하는 두 가지 접근법

AI 모델이 보다 정확한 답변을 생성하도록 돕기 위해, 두 가지 주요 접근법이 활용됩니다.

(1) RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 외부 데이터를 검색하여 모델의 응답을 보강하는 기법입니다. 기본적으로 AI 모델이 자체적으로 학습한 정보에만 의존하는 것이 아니라, 외부 데이터 소스(예: 데이터베이스, 인터넷, 사용자 대화 이력 등)에서 관련 정보를 검색한 후 이를 바탕으로 응답을 생성합니다.

이 방식의 장점은 다음과 같습니다.

✅ 정보 최신성 유지: 학습 데이터가 오래되었더라도 최신 정보를 검색하여 보완 가능

✅ 환각(hallucination) 감소: 모델이 불확실한 내용을 생성하는 것이 아니라, 신뢰할 수 있는 출처에서 정보를 가져와 답변 제공

✅ 데이터 활용 효율성 증가: 모델이 모든 정보를 미리 학습할 필요 없이, 필요한 순간에 검색하여 활용

(2) 에이전트 (Agents)

에이전트 패턴은 RAG보다 더 확장된 개념으로, AI 모델이 외부 도구를 활용할 수 있도록 만드는 방식입니다. 단순히 검색하는 것뿐만 아니라, 웹 서핑, API 호출, 계산, 자동화된 의사 결정 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 기능을 추가할 수 있습니다.

에이전트 패턴의 주요 특징은 다음과 같습니다.

🔹 도구 활용 능력: 모델이 검색 엔진, 계산기, 문서 요약 도구 등 다양한 외부 기능을 직접 실행 가능

🔹 AI의 한계 보완: 모델이 자체적으로 해결할 수 없는 문제를 외부 시스템과 연동하여 해결 가능

🔹 자동화 기능 강화: 단순한 질문-응답 형태를 넘어, AI가 직접 작업을 수행하고 자동화된 의사 결정을 내릴 수 있음

예를 들어, 사용자가 "현재 비트코인 가격이 얼마야?"라고 질문했을 때, 일반 AI 모델은 과거 학습된 데이터만을 기반으로 답변을 생성할 가능성이 큽니다. 하지만 에이전트 패턴을 적용하면, AI가 실시간으로 웹에서 최신 정보를 검색한 후 정확한 가격을 제공할 수 있습니다.

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3. RAG와 에이전트의 결합: 강력한 AI의 미래

RAG와 에이전트 패턴을 결합하면, AI 모델의 활용 가능성이 더욱 극대화됩니다.

• RAG는 AI가 적절한 정보를 검색하여 컨텍스트를 보강할 수 있도록 돕고,
• 에이전트는 AI가 더 넓은 범위의 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

이러한 기술의 발전으로, AI는 단순한 질문-답변 시스템을 넘어, 복잡한 작업을 수행하고 실제 업무에 적극적으로 활용될 수 있는 수준으로 진화하고 있습니다. 기업들은 이를 통해 보다 신뢰할 수 있는 AI 비서, 자동화된 의사결정 시스템, 그리고 실시간 데이터 기반의 분석 도구를 구축할 수 있습니다.

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4. 결론: 왜 RAG와 에이전트가 중요한가?

현재 AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 단순한 모델이 아닌 외부 정보를 활용할 수 있는 지능형 시스템이 요구되고 있습니다. RAG와 에이전트 패턴은 이러한 요구를 충족시키는 강력한 방법이며, 앞으로 더욱 발전할 가능성이 큽니다.

📌 RAG는 AI가 최신 정보를 반영하도록 돕고, 에이전트는 AI가 직접 외부 도구를 활용할 수 있도록 만든다.

📌 이 두 가지 기법을 적절히 활용하면, AI는 단순한 챗봇을 넘어 실제 업무에서 강력한 도구로 자리 잡을 수 있다.

앞으로 AI의 발전 방향을 예측하려면, 이러한 기술이 어떻게 진화하고 실제 응용 사례에서 어떤 변화를 가져올지 지속적으로 살펴보는 것이 중요합니다. 다음 블로그에서는 모델에 적절한 컨텍스트를 제공하는 구체적인 방법을 다룰 예정입니다. 

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📌 요약 정리

✔️ AI 모델이 정확한 답변을 제공하려면 적절한 컨텍스트가 필요하다.

✔️ RAG (검색 기반 생성 모델)은 외부 정보를 검색하여 모델이 최신 데이터를 활용할 수 있도록 한다.

✔️에이전트 (Agents)는 AI가 외부 도구(API, 계산기, 웹 검색 등)를 활용하여 더 정교한 작업을 수행할 수 있도록 한다.

✔️ RAG + 에이전트의 결합은 AI의 정확성과 활용 범위를 크게 확장시킨다.

✔️ 앞으로 AI가 업무 자동화 및 의사결정 지원 도구로 활용되는 사례가 늘어날 것이다.