오늘은 요즘 AI 업계에서 가장 핫하게 떠오르는 두 가지 기술, "RAG(Retrieval-Augmented Generation)"와 그 진화판인 Agentic RAG에 대해 깊이 있게 풀어드립니다.
LLM의 한계를 뛰어넘다: RAG가 등장한 이유
여러분도 ChatGPT나 Claude 같은 대형 언어 모델(LLM)을 한번쯤 사용해보셨을 겁니다. 굉장히 똑똑하지만, 때로는 사실과 다른 답을 내놓거나 최신 정보를 반영하지 못해 당황한 적이 있으시죠? 이게 바로 우리가 흔히 말하는 ‘환각’ 현상입니다. 여기서 RAG가 게임체인저로 등장합니다.
RAG는 단순히 LLM에게 답을 시키는 게 아니라, 먼저 필요한 정보를 '검색'해서 그 결과를 LLM에게 건넨 뒤 답을 생성하게 하는 구조입니다. 시험 볼 때 참고자료 허용되는 오픈북 시험과 비슷하다고 생각하시면 이해가 쉬울 것 같습니다. 특히 법률, 의료, 금융 같이 정확성이 생명인 산업에서 AI 활용도를 비약적으로 끌어올리는 비결입니다.
RAG 성능을 극대화하는 10가지 핵심 테크닉
RAG를 제대로 구현하려면 여러 가지 기술을 조합해야 합니다. 실전에서 특히 효과적인 10가지 핵심 기법을 소개합니다.
- 하이브리드 검색: 키워드 기반 검색과 벡터 기반 검색을 모두 활용해서, 명확한 용어나 의미상 유사한 정보까지 폭넓게 찾아낼 수 있습니다.
- HNSW 인덱스 튜닝: 벡터 검색의 성능을 최적화하는 방법으로, 미묘한 차이가 있는 질문도 정확히 구분해낼 수 있습니다.
- 스마트한 문서 분할과 파싱: 긴 문서를 의미 단위로 잘게 쪼개어, 복잡한 문서에서도 꼭 필요한 정보를 빠짐없이 뽑아낼 수 있습니다.
- 도메인 특화 임베딩 미세 조정: 범용 임베딩이 놓칠 수 있는 세밀한 의미 차이를 도메인에 맞게 보완합니다.
- LLM 미세 조정: 업계별 특수한 규정이나 어투 등에 맞춰 LLM을 커스터마이징해, 더욱 공신력 있는 답변을 얻을 수 있습니다.
- 시맨틱 캐싱: 자주 묻는 질문의 답변을 미리 캐싱하여, 유사질문에 즉시 답변할 수 있게 합니다.
- 장기 메모리: 대화 문맥을 장기적으로 기억해, 더 개인화되고 자연스러운 상호작용이 가능해집니다.
- 쿼리 변환: 모호하거나 불완전한 질문을 명확한 쿼리로 변환하여 검색 정확도를 높입니다.
- LLM as a Judge: LLM이 스스로 답변의 품질을 평가해, 신뢰할 수 있는 답변을 우선적으로 제공합니다.
- 결과 재순위화: 검색 결과를 한 번 더 정렬해, 가장 관련성이 높은 정보가 늘 최우선으로 제시되도록 합니다.
이렇게 다양한 기법들은 도입 초반부터 전부 적용할 필요는 없습니다. 간단한 구조에서 시작해 실제 데이터를 관찰하면서 점진적으로 고도화하는 것이 리스크와 비용을 모두 줄여주는 실전 전략입니다.
바닐라 RAG의 한계와 아쉬움
물론 기본형 RAG(=바닐라 RAG)도 무작정 완벽한 기술은 아닙니다.
- 단순 질의응답에는 강하지만, 복잡한 추론이 필요한 다단계 업무에는 한계가 있습니다.
- 여러 과정을 거쳐야 하는 자동화 작업에는 효율성이 떨어집니다.
- 한 번에 하나의 문의만 처리할 수 있어 확장성에서도 제한적입니다.
바로 이 지점에서 엔터프라이즈 기업들은 한 단계 도약한 RAG가 필요함을 느끼게 되지요.
차세대 기술, Agentic RAG의 등장
Agentic RAG는 말 그대로 AI ‘에이전트’를 결합한 업그레이드 버전입니다. Agentic RAG는 하나의 LLM만 활용하는 게 아니라, 여러 툴을 오케스트레이션해서 훨씬 더 복잡하고 멀티스텝인 문제도 처리할 수 있게 합니다.
| 특징 | 바닐라 RAG | Agentic RAG |
| LLM 기반 | ✅ | ✅ |
| 신뢰할 수 있는 데이터 검색 | ✅ | ✅ |
| 다양한 도구 활용 | ❌ | ✅ |
| 다단계 추론 | ❌ | ✅ |
| 풍부한 메모리 | 제한적 | ✅ |
| 쿼리 정제 | ❌ | ✅ |
Agentic RAG의 핵심은 효율성과 확장성입니다. 시맨틱 캐싱과 고도화된 메모리 시스템 덕분에 LLM 호출 비용과 지연이 대폭 줄고, 복잡한 비즈니스 프로세스도 훨씬 쉽게 자동화할 수 있습니다.
뜨거워지는 엔터프라이즈 시장
시장 데이터도 무시무시하게 나옵니다. RAG 관련 시장은 2025년 약 20억 달러에서 2035년 400억 달러로 성장할 전망입니다. 성장 중심에는 실제로 바닐라 RAG의 한계를 경험한 대기업들의 대규모 전환이 자리하고 있습니다.
이들이 Agentic RAG에서 얻고자 하는 건
- 데이터 신뢰성 강화
- LLM 비용 절감
- 복잡한 업무의 자동화와 지능적 의사결정 지원
기업들은 처음부터 완벽한 시스템을 구축하기보다는, RAG→Agentic RAG로 가는 점진적 진화를 채택하는 경우가 많습니다.
Agentic RAG 도입 시 Redis의 역할과 장점을 이해하는 것은 매우 중요합니다. Redis는 뛰어난 속도와 확장성을 바탕으로 Agentic RAG가 요구하는 복잡한 멀티스텝 추론과 대용량 데이터 처리를 효과적으로 지원합니다. 그뿐만 아니라, 시맨틱 캐싱 기능을 통해 유사한 질문에 대한 빠른 응답을 가능하게 함으로써 LLM 호출 비용과 지연을 크게 줄여 줍니다. 이러한 강점들은 Redis가 엔터프라이즈 환경에서 Agentic RAG 구현의 핵심 인프라로 자리 잡는 이유를 명확히 보여줍니다.
Redis가 Agentic RAG와 결합했을 때 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 극강의 속도와 확장성: Redis는 인메모리 구조로 실시간 데이터 검색과 벡터 연산, 의미 기반(semantic) 캐싱에 매우 뛰어납니다. 특히 Agentic RAG와 같이 복잡한 멀티스텝 추론과 반복적인 컨텍스트 전환이 많은 환경에서, Redis는 다른 벡터 데이터베이스 대비 월등히 빠른 검색/재검색 성능을 제공합니다.
- 효율적인 캐싱과 비용 절감: Redis의 시맨틱 캐시는 질문이 조금만 달라져도 의미적으로 유사한 결과를 캐시에서 즉시 제공할 수 있습니다. 덕분에 LLM 호출 비용과 지연(latency)이 크게 줄어듭니다. 실제로 FAQ 등 자주 반복되는 업무에선 정답을 미리 캐싱해서 거의 실시간 응답을 제공할 수 있습니다.
- 대용량 데이터, 고성능 관리: Agentic RAG에서 중요한 건 방대한 외부 지식의 실시간 검색과 컨텍스트 관리인데, Redis는 대규모 벡터 임베딩을 저장, 색인(indexing)하며, 대화 히스토리 관리(LLM 세션 매니저)에도 최적화되어 있습니다.
- 엔터프라이즈 인프라와의 친화성: Redis는 검증된 확장성, 낮은 지연, 다양한 데이터 구조 지원(문자열, 리스트, 해시, 집합 등) 등으로 엔터프라이즈 환경에 유연하게 적용이 가능합니다. 기존 서비스와의 결합, 데이터 동기화 등도 용이하다는 특징이 명시되어 있습니다.
- 빠르고 끊김 없는 사용자 경험: 실시간 처리가 중요한 AI 서비스, 예를 들면 RAG 기반 챗봇이나 어시스턴트는 Redis를 통해 '100ms 룰'(사용자가 느끼기에 즉각적인 응답 속도) 경험에 한층 더 근접할 수 있습니다.
결론적으로, 첨부 문서에서는 Agentic RAG의 빠른 메모리, 시맨틱 캐싱, 고성능 벡터 검색, 확장성과 신뢰성 측면에서 Redis가 엔터프라이즈 AI 아키텍처의 필수 인프라임을 강조하고 있습니다. Agentic RAG를 고민하는 실무진이나 개발자라면, Redis의 도입이 실제로 시스템의 속도, 비용, 확장성 측면에서 큰 이점이 있습니다.
원문 출처:
Agentic RAG: How enterprises are surmounting the limits of traditional RAG
10 techniques to improve RAG accuracy
Using Redis for real-time RAG goes beyond a Vector Database
참고 링크:
