AI 엔지니어가 반드시 알아야 할 RAG 아키텍처 8가지

최근 LLM(대규모 언어 모델)의 한계를 극복하기 위한 핵심 기술로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 주목받고 있습니다. 단순히 모델의 지식에만 의존하는 것이 아니라, 외부 데이터를 검색하여 답변의 정확도와 신뢰성을 높이는 기술이죠.
이번 포스팅에서는 RAG의 기본 정의부터 상황별로 선택할 수 있는 8가지 심화 아키텍처를 소개합니다.

1. RAG란 무엇인가?

📘 정의
RAG(검색 증강 생성)는 LLM이 답변을 생성하기 전, 신뢰할 수 있는 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 먼저 검색(Retrieval)하고, 그 내용을 참고하여 답변을 생성(Generation)하는 기술입니다.
✨ 주요 특징
• 최신성: 학습 데이터 커트라인 이후의 실시간 정보나 내부 문서를 반영할 수 있습니다.
• 신뢰성: 답변의 근거(출처)를 제시할 수 있어 환각(Hallucination) 현상을 대폭 줄입니다.
• 효율성: 모델을 매번 새로 학습(Fine-tuning)시키지 않아도 지식 업데이트가 가능합니다.

❓ 왜 필요한가?

LLM은 "그럴듯하게 거짓말하는" 특성이 있습니다. 특정 도메인의 전문 지식이나 기업 내부 데이터에 대해서는 답변 능력이 떨어지죠. RAG는 모델에게 '오픈북 시험'을 치르게 함으로써 이 문제를 해결합니다.

2. 8가지 핵심 RAG 아키텍처

AI 엔지니어라면 서비스의 복잡도와 데이터의 성격에 따라 최적의 아키텍처를 설계해야 합니다.

1️⃣ Naive RAG (기본형)

• 설명: 쿼리 임베딩과 저장된 벡터 간의 유사도만을 기준으로 문서를 검색합니다.
• 활용: 단순하고 사실 중심적인 질의응답 시스템에 적합합니다.

2️⃣ Multimodal RAG (멀티모달)

• 설명: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 타입을 함께 처리합니다.
• 활용: "이 그림에 대해 설명해줘"처럼 텍스트와 이미지가 결합된 문맥이 필요할 때 필수적입니다.

3️⃣ HyDE (Hypothetical Document Embeddings)

• 설명: 사용자의 질문과 실제 문서의 벡터가 멀 때, 질문에 대한 가상의 답변을 먼저 생성한 뒤 이를 기반으로 검색합니다.
• 활용: 짧은 질문만으로 의미 있는 문서를 찾기 어려울 때 검색 성능을 극대화합니다.

4️⃣ Corrective RAG (교정형)

• 설명: 검색된 결과의 품질을 검증(웹 검색 등 활용)하고, 부적절한 정보는 필터링하거나 교정합니다.
• 활용: 정보의 정확도가 생명인 전문적인 서비스에 사용됩니다.

5️⃣ Graph RAG (그래프 기반)

• 설명: 데이터를 '지식 그래프(Knowledge Graph)' 형태로 변환하여 엔티티 간의 관계를 파악합니다.
• 활용: 단순 텍스트 검색을 넘어 데이터 간의 복잡한 연결 고리를 추론해야 할 때 유리합니다.

6️⃣ Hybrid RAG (하이브리드)

• 설명: 벡터 기반의 밀집 검색(Dense)과 그래프 기반의 구조적 검색을 결합합니다.
• 활용: 비정형 텍스트와 구조화된 관계 데이터가 섞여 있는 풍부한 답변이 필요할 때 유용합니다.

7️⃣ Adaptive RAG (적응형)

• 설명: 쿼리의 난이도에 따라 단순 검색을 할지, 다단계 추론(Multi-step)을 할지 동적으로 결정합니다.
• 활용: 복잡한 질문을 여러 개의 하위 질문으로 쪼개어 처리해야 하는 고난도 작업에 적합합니다.

8️⃣ Agentic RAG (에이전트형)

• 설명: AI 에이전트가 스스로 계획(Planning)하고 도구를 선택하며 검색 프로세스를 조율합니다.
• 활용: 외부 API 호출, 메모리 관리, 도구 사용 등 복잡한 워크플로우가 필요한 엔터프라이즈급 AI 서비스에 최적입니다.

💡 마치며

어떤 RAG 아키텍처가 정답이라고 할 수는 없습니다. 단순한 FAQ 서비스라면 Naive RAG로 충분하지만, 복잡한 비즈니스 로직이 들어간다면 Agentic RAG나 Graph RAG를 고려해야 하죠. 여러분의 프로젝트 목적에 맞는 아키텍처를 선택해 보세요!