AI 엔지니어를 위한 8가지 RAG 아키텍처 핵심 요약
Naive부터 Graph, Hybrid RAG까지 상황별 최적 아키텍처를 한눈에 파악할 수 있는 유용한 실무 가이드.
요약
AI 엔지니어를 위한 8가지 RAG 아키텍처는 단순 검색부터 복잡한 추론까지 다양한 요구사항을 충족하도록 설계되었습니다. Naive RAG는 벡터 유사성 기반의 단순 검색에 적합하며, Multimodal RAG는 텍스트와 이미지 등 다중 데이터 유형 처리를, HyDE는 가상 답변을 생성해 검색 정확도를 높이는 방식을 사용합니다. Corrective RAG는 외부 검증을 거쳐 정확성을 확보하고, Graph RAG는 지식 그래프를 활용해 관계 구조를 파악하며, Hybrid RAG는 벡터와 그래프 검색을 결합합니다. Adaptive RAG는 쿼리 난이도에 따라 검색 전략을 유연하게 조정하며, Agentic RAG는 AI 에이전트를 활용해 복잡한 워크플로우와 다중 도구 사용을 최적화합니다. 다만 어떤 아키텍처를 선택하든 인덱싱 단계의 데이터 품질이 중요하며, 별도의 인덱싱 최적화 기법을 적용할 경우 코퍼스 크기 40배 감소, 쿼리당 토큰 3배 절감, 벡터 검색 관련성 2.3배 향상을 기대할 수 있습니다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 @akshay_pachaar: 8 RAG architectures for AI Engineers: (explained with usage) 1) Naive RAG - Retrieves documents purely based on vector similarity
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