[LLM] RAG의 확장: 구조화된 데이터(Tabular Data)와 에이전트(Agents)

1. 구조화된 데이터(Tabular Data) 기반 RAG

📌 일반적인 RAG 시스템은 비정형 데이터(텍스트, 이미지)를 활용하지만, 많은 비즈니스 애플리케이션은 정형 데이터(테이블, 데이터베이스)를 필요로 한다!

💡 문제점:

• 일반적인 RAG 시스템은 주로 문서, 이미지 등의 비정형 데이터를 검색
• 하지만 이커머스, 금융, 헬스케어 등의 분야에서는 구조화된 데이터(테이블, SQL 데이터베이스)가 핵심 정보원

✅ 해결책: RAG + SQL 기반 검색(Text-to-SQL)

• 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환하여 데이터베이스에서 정량적 정보를 검색
• 검색된 데이터를 바탕으로 AI가 답변을 생성

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2. 예제: 이커머스 데이터베이스에서 판매량 검색

📌 데이터 예시 (Table 6-3: Kitty Vogue의 판매 데이터)

이커머스 웹사이트 Kitty Vogue에서 제품 판매 내역이 저장된 데이터 테이블:

Order ID	Timestamp	Product ID	Product Name	Price/Unit	Units	Total
2044	...	...	Meow Mix Seasoning	10.99	1	10.99
2045	...	...	Fruity Fedora	18	2	36

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🔹 예제 질문: "지난 7일 동안 Fruity Fedora가 몇 개 팔렸나요?"

💡 해결 과정:

1️⃣ Text-to-SQL 변환 → AI가 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환

2️⃣ SQL 실행(SQL Execution) → 변환된 쿼리를 실행하여 결과 반환

3️⃣ 응답 생성(Generation) → SQL 결과를 기반으로 AI가 자연어 응답 생성

📌 SQL 쿼리 예제

SELECT SUM(units) AS total_units_sold
FROM Sales
WHERE product_name = 'Fruity Fedora'
AND timestamp >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY);

✅ 결과:

"지난 7일 동안 Fruity Fedora는 총 5개 판매되었습니다."

📌 SQL 기반 RAG 시스템

• 사용자가 자연어로 질문 입력 → "지난 7일 동안 Fruity Fedora가 몇 개 팔렸나요?"
• AI가 Text-to-SQL 변환 수행
• SQL 실행 → 데이터베이스에서 결과 반환
• AI가 자연어로 응답 생성

✅ 결론:

• RAG 시스템이 SQL을 지원하면, 단순한 문서 검색을 넘어 정량적인 데이터까지 활용 가능
• 이커머스, 금융, 헬스케어 등 데이터 중심 애플리케이션에서 매우 유용!

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3. 에이전트(Agents): RAG를 넘어 AI의 새로운 패러다임

📌 AI 에이전트란?

"자율적으로 정보를 검색하고, 분석하고, 실행할 수 있는 AI 시스템"

✅ 배경:

• 기존 AI 시스템 → 사용자 입력을 기반으로 응답 생성
• 에이전트(AI Agents) → 더 능동적으로 행동하며, 특정 목표를 수행할 수 있음

💡 스튜어트 러셀(Stuart Russell) & 피터 노빅(Peter Norvig)의 정의

• Artificial Intelligence: A Modern Approach (1995)에서 **"합리적 행위를 연구하는 분야"**로 AI를 정의
• 에이전트 개념은 단순한 검색을 넘어 의사 결정 및 행동 수행으로 확장됨

✅ AI 에이전트의 역할 예시:

• 웹사이트 자동 생성
• 마케팅 분석 및 트렌드 예측
• 은행 계좌 개설 및 자동 자금 관리
• 인터뷰 준비 및 이력서 평가
• 고객 지원 자동화

🔥 에이전트 기반 AI는 단순한 검색이 아니라, 실제 문제 해결을 목표로 한다! 🚀

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4. 결론: AI 검색의 진화 – RAG + SQL + 에이전트

✅ SQL 기반 검색(RAG + Tabular Data) → 정량적 데이터를 다룰 수 있는 AI 검색 시스템 구축

✅ 멀티모달 검색(RAG + 이미지, 텍스트, 데이터베이스) → 텍스트뿐만 아니라 다양한 유형의 데이터를 검색

✅ 에이전트 기반 AI → 단순 검색이 아닌 의사결정과 자동화까지 수행

미래의 AI 검색 시스템은 단순히 정보를 찾아주는 것이 아니라, 직접 분석하고 실행하는 방향으로 발전할 것이다!