단순 RAG를 넘어선 에이전트 기반 컨텍스트 검색 아키텍처

요약

구글 AI 엔지니어 면접에서 '다양한 소스의 데이터를 통합하는 쿼리 엔진 구축' 질문에 단순히 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 답변하는 것은 부족하며, 생산 시스템은 더 복잡한 구조가 필요하다. 복합적인 질의는 SQL 데이터베이스, 그래프 관계, 벡터 검색, 시점 필터링, 권한 확인 등을 동시에 처리해야 하므로 단순한 벡터 임베딩만으로는 해결할 수 없다. 이를 위해 데이터에 따른 인덱싱 계층, 적절한 데이터 소스를 결정하는 라우팅 계층, 질의 분해 및 변환을 담당하는 쿼리 생성 계층, 병렬 검색과 리랭킹을 수행하는 검색 계층, 최종 응답을 합성하는 생성 계층 등 5단계의 에이전트형 컨텍스트 검색 시스템이 요구된다. 특히 인덱싱은 전체 시스템의 성능을 결정하는 핵심 요소이며, 특정 기법을 통해 코퍼스 크기를 40배 줄이고 쿼리당 토큰 소비를 3배 감소시키면서도 벡터 검색 관련성을 2.3배 향상시킬 수 있다. 따라서 성공적인 시스템 구축을 위해서는 검색 알고리즘이나 모델 변경보다 인덱싱 단계의 효율성을 개선하는 것이 우선되어야 한다.

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