에이전틱 RAG 노드#
이 노드는 여러 개의 문서를 비교하거나, 한 번의 검색으로는 충분히 답을 얻기 어려운 분석·종합형 질문에 답하는 데에 최적화된 노드입니다. AI가 스스로 지식 탐색 전략을 세우고, 여러 문서를 단계적으로 검색하며 답변을 완성합니다. 일반 검색(RAG) 노드가 질문을 한 번 검색해 바로 답변하는 반면, 에이전틱 RAG 노드는 답변을 얻기까지 필요한 만큼 반복 탐색을 수행합니다.활용 예시#
"A 계약서와 B 계약서의 면책 조항을 비교해줘" — 여러 문서를 교차 참조해야 하는 경우
"이 프로젝트의 예산, 일정, 리스크 요인을 종합해서 요약해줘" — 여러 문서에 흩어진 정보를 모아야 하는 경우
"작년 대비 올해 매출 변화의 원인을 분석해줘" — 수치 데이터와 문서 내용을 함께 참조해야 하는 경우
"사내 정책 문서에서 육아휴직 관련 내용을 모두 찾아줘" — 키워드 검색으로는 찾기 어려운 맥락 기반 질의
동작 방식#
질문을 입력하면, AI는 아래 과정을 필요한 만큼 반복하며 답변을 완성합니다.1.
전략 수립 — 질문을 분석하고 어떤 문서를, 어떤 방식으로 찾을지 결정합니다.
2.
탐색 수행 — 결정한 방식으로 관련 문서와 내용을 검색합니다.
3.
정보 축적 — 찾은 내용에서 핵심 사실을 추출하고 모읍니다.
4.
충분성 판단 — 지금까지 모은 정보로 답변하기에 충분한지 판단합니다.
5.
반복 또는 종료 — 부족하면 전략을 바꿔 다시 탐색하고, 충분하면 최종 답변을 생성합니다.
추론 과정에 등장하는 스킬#
각 단계에서 AI는 아래 중 적합한 스킬을 골라 사용합니다.| 스킬 | 무엇을 하나요? | 작동 시점 |
|---|
| 이전 기억 탐색 | 이전 대화에서 쌓은 검색 전략과 배경 지식을 불러옵니다. | 질문 처리 시작 시 최초 1회 |
| 파일 검색 | 질문과 관련된 문서를 추려 탐색 범위를 좁힙니다. | 탐색 범위를 좁혀야 할 때 |
| 청크 검색 | 선별된 문서 안에서 답변과 관련된 단락을 찾습니다. | 문서의 세부 내용을 확인할 때 |
| SQL 검색 | 데이터베이스에서 수치, 집계, 표 형태의 데이터를 조회합니다. | 통계·수치 정보가 필요할 때 |
| 답변 생성 | 수집된 자료를 종합하여 최종 답변을 만듭니다. | 모든 탐색이 끝난 후 마지막에 |
검색 쿼리#
AI가 문서 탐색을 시작할 때 사용하는 첫 번째 검색어입니다.
이후 탐색 방향은 AI가 스스로 결정하지만, 첫 출발점은 여기서 정해집니다.
기본값은 {{query}}( 사용자 입력)이며, 변수를 활용하여 직접 정의할 수도 있습니다.
RAG 탐색 가이드#
AI가 탐색 방향을 잡는 데 참고할 추가 정보를 입력하는 항목입니다. 입력하지 않아도 동작하지만, 작성할수록 탐색 정확도가 높아집니다. 아래와 같은 내용을 작성하면 좋습니다.문서의 구조나 범위 (예: "계약서는 총 3개 파트로 구성되어 있습니다")
탐색 시 우선순위 (예: "면책 조항보다 납기 조항을 먼저 확인하세요")
도메인 특화 용어 (예: "'을'은 항상 납품 업체를 의미합니다")
검색할 지식 범위#
AI가 답변을 찾을 문서의 범위를 설정합니다. 예를 들어 전체 문서 대신 '환불 정책' 폴더만 범위로 지정하면, 환불 관련 질문에 훨씬 정확한 답변을 얻을 수 있습니다. 범위를 좁힐수록 질문과 관련된 내용을 더 정밀하게 검색하지만, 지나치게 좁히면 필요한 정보를 놓칠 수 있습니다.전체 문서: 등록된 모든 문서를 대상으로 탐색합니다.
특정 폴더: 선택한 폴더 안의 문서만 탐색합니다.
최대 탐색 라운드#
AI가 탐색과 판단을 반복할 수 있는 최대 횟수를 설정합니다. (범위: 1~20, 기본값: 10)
숫자를 높이면 더 깊고 넓게 탐색하지만, 응답 시간과 비용이 늘어납니다. 설정한 횟수에 도달하면 그때까지 수집한 정보를 바탕으로 답변을 생성합니다.질문이 단순하거나 빠른 응답이 필요하다면 5 이하로, 여러 문서를 깊이 분석해야 한다면 10 이상으로 설정하면 좋습니다.최대 탐색 허용 시간#
탐색에 쓸 수 있는 최대 시간을 설정합니다. (범위: 0~1,200초, 기본값: 180초)
설정한 시간이 지나면 탐색이 완료되지 않았더라도 그때까지 수집한 정보를 바탕으로 답변을 자동 생성합니다.
사용자가 답변을 오래 기다리지 않아야 하는 서비스라면 시간을 낮게, 정확도가 중요한 분석 업무라면 넉넉하게 설정하면 좋습니다.히스토리 턴 수#
에이전트가 응답 생성 시 참고할 이전 대화의 턴 수를 설정합니다. (범위: 0~5, 기본값: 5) 대화의 흐름을 이어가고 싶다면 이 값을 유지하고, 매 질문을 이전 대화와 무관하게 독립적으로 처리하려면 0으로 설정합니다.탐색 종료 조건#
아래 세 가지 조건 중 하나가 충족되면 탐색을 종료하고 답변을 생성합니다.| 종료 조건 | 동작 |
|---|
| 충분한 근거 수집 | 에이전트가 답변에 충분하다고 판단 → 최종 답변 생성 |
| 최대 라운드 도달 | 설정한 라운드 수에 도달 → 현재까지 결과로 답변 생성 |
| 최대 시간 초과 | 설정한 허용 시간 초과 → 현재까지 결과로 답변 생성 |
어떤 조건으로 종료되었는지는 실행 로그의 추론 과정 탭에서 확인할 수 있습니다.
실행 로그 확인#
에이전틱 RAG 노드가 탐색을 완료하면, 실행 로그에서 이 노드가 어떤 과정을 거쳐 답변을 생성했는지 확인할 수 있습니다.추론 과정 탭: 각 라운드에서 사용한 검색 방식, 검색된 문서 조각 수, 추출된 정보 수, 토큰 사용량 등을 시간 순서대로 확인할 수 있습니다.
상세로그 탭: 최종 답변 생성 결과와 전체 실행 데이터를 확인할 수 있습니다. 개발자나 상세한 디버깅이 필요한 경우에 활용합니다.
에이전틱 RAG 노드를 여러 개 동시에 실행하면 토큰 비용이 크게 증가할 수 있습니다.
병렬 구성이 필요한 경우, 최대 탐색 라운드와 허용 시간을 낮게 설정하면 좋습니다.
