A Study on the Implementation Method of an Agent-Based Advanced RAG System Using Graph
초록
본 연구는 기존 RAG 모델의 한계를 극복하고 그래프 기술 기반의 고도화된 RAG 시스템을 구현하여 고품질의 생성형 인공지능 서비스를 개발함으로써 지식 기반 질의응답(QA) 시스템을 개선하는 것을 목표로 합니다. 기존 RAG 모델은 검색된 정보를 활용하여 높은 정확도와 유창성을 보여주지만, 재처리 없이 미리 로드된 지식을 사용하여 응답을 생성하기 때문에 정확도 저하가 발생할 수 있습니다. 또한 RAG 구성 단계 이후에는 실시간 데이터를 통합할 수 없기 때문에 문맥 이해와 편향된 정보에 대한 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 본 연구에서는 그래프 기술을 활용한 개선된 RAG 시스템을 구현했습니다. 이 시스템은 정보를 효율적으로 검색하고 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 특히, 검색된 정보의 신뢰도를 평가하기 위해 랭그래프를 활용하고, 다양한 데이터를 종합하여 보다 정확하고 향상된 답변을 생성합니다. 또한 구현 코드와 검증 결과를 통해 시스템 작동 방식, 주요 구현 단계, 예제 등을 상세히 설명하여 고급 RAG 기술에 대한 이해를 높였습니다. 기업 서비스에서 고급 RAG 시스템을 구현하기 위한 실질적인 가이드라인을 제시하고 있어 실무 적용에 유용한 자료로 활용될 수 있습니다.