Agentic RAG는 생성 AI의 성능을 향상시키기 위해 추가적인 데이터베이스와 데이터 소스를 통합하는 기술입니다.

"Agentic RAG가 데이터 처리 및 검색의 게임 체인저가 될 수 있는 방법"이라는 제목의 기사에서 논의될 수 있는 주요 포인트는 다음과 같습니다.

- 다양한 데이터 소스 통합 : Agentic RAG는 생성 AI 알고리즘이 여러 데이터베이스와 데이터 소스에 접근할 수 있도록 하여 정보의 정확성과 관련성을 개선할 수 있습니다.

- 환각 감소 : Agentic RAG의 주요 목표 중 하나는 생성 AI 출력에서의 환각을 줄이거나 없애는 것입니다. 환각은 AI가 실제 데이터에 기반하지 않은 정보를 생성하는 경우를 의미합니다. 검증된 출처에서 정보를 검색함으로써 AI의 응답이 더 신뢰할 수 있도록 합니다.

- 향상된 검색 및 생성 : 이 기술은 전통적인 검색 시스템과 대규모 언어 모델의 생성 능력을 결합합니다. 이러한 혼합 접근 방식은 AI가 특정 정보를 검색하고 그 정보를 기반으로 텍스트를 생성할 수 있어 더 정확하고 세부적인 응답을 이끌어낼 수 있습니다.

- 잠재적 도전과 한계 : Agentic RAG는 잠재력이 있지만, 몇 가지 도전 과제가 있습니다. 전문가들은 이 기술이 항상 약속을 지킬 수 없으며, 비용이 많이 들고 노동 집약적일 수 있다고 주장합니다. 또한 데이터 품질에 대한 의존성과 같은 새로운 문제를 초래할 수 있습니다. Agentic RAG의 효과는 데이터 품질과 구축된 검색 시스템의 질에 크게 의존합니다.

- 비즈니스 논리 및 구현 : 최적의 결과를 위해 기업들은 단순히 더 많은 AI 레이어를 추가하는 것이 아니라, 비즈니스 논리를 명확하게 시스템에 구축해야 한다고 제안합니다. 여기에는 LLM을 사용하여 사용자 입력을 구조화된 형식으로 변환하고, 검색 결과를 자연스럽게 들리도록 바꾸는 작업이 포함됩니다.

요약하자면, Agentic RAG는 통합된 데이터베이스와 환각 감소를 통해 데이터 처리 및 검색을 향상시킬 잠재력을 가지고 있지만, 그 구현과 효과는 데이터 품질, 적절한 시스템 구축, AI와 전통적인 코딩 기법의 균형 잡힌 사용에 크게 의존합니다.