RAG 자율성 스펙트럼: 더 스마트한 AI 시스템 설계를 위한 가이드

이 텍스트는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 애플리케이션을 위한 인지 아키텍처 패턴을 탐구하며, 특히 RAG(검색 증강 생성) 시스템에 초점을 맞춥니다. 텍스트는 자율성을 기준으로 이러한 아키텍처를 여섯 단계로 분류합니다. 하드 코딩된 단계에서부터 완전 자율 에이전트까지를 포함합니다. LLM을 사용하지 않는 고전적인 코드는 1단계로 간주됩니다. 그 다음 단계들은 번역, 여러 LLM 호출 연결, 라우팅 결정과 같은 작업에 LLM을 점진적으로 통합합니다. 상태 머신은 적응적 개선을 위한 사이클을 도입합니다. 자율 에이전트는 도구를 선택하고 지침을 독립적으로 개선할 수 있습니다. RAG는 LLM의 한계를 해결하기 위한 솔루션으로 제시되며, 사실적 근거와 실시간 데이터 접근을 제공합니다. 텍스트는 또한 다양한 RAG 기술을 자율성 수준에 따라 순위를 매기며, 실제 적용 사례를 설명합니다. RAG 수준은 고전적인 검색에서 체이닝 방식, 라우터 기반 방식, 상태 머신 기반 방식, 완전 자율 방식에 이르기까지 다양합니다. 마지막으로, 이 글은 특정 애플리케이션의 요구 사항과 복잡성에 따라 적절한 수준의 자율성을 선택할 것을 권고합니다.