Amazon Q Business에 Agentic RAG 도입으로 진화한 엔터프라이즈 검색 자동화

Amazon Q Business에 도입된 Agentic RAG: 엔터프라이즈 데이터 활용의 새로운 전환점

최근 AWS는 Amazon Q Business에 Agentic RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능을 도입하며 엔터프라이즈 환경에서의 생성형 AI 활용도를 대폭 향상시켰습니다. Amazon Q Business는 사용자에게 빠르고 정확한 정보 검색, 콘텐츠 생성, 작업 자동화를 제공하는 생성형 AI 기반의 비즈니스 어시스턴트이며, 이번에 도입된 Agentic RAG는 기존 RAG의 한계를 넘어 정교한 쿼리 계획 수립과 높은 응답 품질을 통해 차세대 검색 자동화를 실현합니다.

Agentic RAG의 핵심 기능과 활용 방식

1. 쿼리 분해(Query Decomposition) 및 투명한 처리 이벤트
   전통적인 RAG가 단일 질문에 대해 관련 문서를 회수하고 응답을 생성하는 ‘단일 쇼트(single-shot)’ 접근법이었다면, Agentic RAG는 AI 에이전트가 복합 쿼리를 자동으로 분해해 각 구성 요소별로 데이터를 수집합니다. 예를 들어, ‘워싱턴과 캘리포니아의 휴가정책을 비교해줘’라는 질문을 받으면, 이를 각 주 별로 분리하여 개별 정책을 검색한 뒤 결과를 통합해 비교 응답을 생성합니다. 또한 사용자는 실시간으로 시스템 내 검색 단계와 처리 과정을 모니터링할 수 있어 투명한 시스템 작동 과정을 확인할 수 있습니다.

2. 에이전틱 도구 활용
   Agentic RAG의 또 다른 특징은 다양한 탐색 및 검색 도구를 정교하게 활용해 사용자 질문에 최적화된 응답을 제공합니다. 내장된 탭형(tabular) 검색 기능이나 문서 전체 맥락 검색(long context retrieval) 기능을 사용해 PDF, PPTX, DOCX 등 실제 기업 문서에서 필요한 정보를 정확히 추출합니다. 예를 들어, ‘Company X의 10K 문서를 요약해줘’와 같은 요청에는 전체 문서를 자동으로 읽고 분석하여 자연스러운 요약을 제공합니다.

3. 향상된 대화 능력과 문맥 유지
   Agentic RAG는 대화의 흐름을 기억하는 단기 메모리(short-term memory)를 유지하며 사용자와의 자연스러운 대화를 이끌어냅니다. 질문에 모호함이 있을 경우 명확한 추가 질문을 통해 정확한 의도를 파악하고, 복잡한 정책 해석이나 기술적 이슈 해결에도 탁월한 능력을 발휘합니다. 예를 들어 “Q에 대해 알려줘”와 같이 다의적 질문에 대해서도 여러 의미를 고려한 응답과 함께 후속 질문을 수행합니다.

4. 자동 응답 최적화 기능
   기존 시스템은 검색된 정보만으로 응답을 생성했지만, Agentic RAG는 응답이 불완전하다고 판단되면 자동으로 추가 검색이나 다른 전략을 실행하여 응답을 개선합니다. 에이전트는 대화 이력까지 통합적으로 고려하여 가장 정확한 정보를 제공하는 방식으로 응답 품질을 극대화합니다.

Agentic RAG 기능 활용법 및 배포 가이드

Amazon Q Business의 Agentic RAG 기능은 매우 간단한 활성화 프로세스를 통해 바로 활용 가능합니다. 웹 인터페이스 내 "고급 검색(Advanced Search)" 토글을 활성화하면 모든 에이전트 기반 검색 기능이 작동되며, 복잡하고 다단계적인 질문 응답 시 자동으로 쿼리를 분석하고 최적 자료를 탐색하게 됩니다.

예를 들어 다음과 같은 질문이 가능합니다:
“2024년 동남부와 북동부 지역의 KPI 변화 추이 비교.”
Agentic RAG는 이 질문을 자동으로 분석해 지역별 데이터를 동시에 검색하고, 대화 도중 분석 진행 상황까지 실시간으로 제공하여 완전한 결과를 생성합니다.

결론

Agentic RAG는 단순 정보 검색을 넘어, 복잡한 비교 분석, 대화형 자동화, 다중 검색 조건에 기반한 응답 최적화 등 엔터프라이즈 데이터 활용의 새 시대를 열고 있습니다. 모든 과정에서 사용자 권한과 보안을 유지하면서도, 조직 내 다양한 정보를 통합적으로 분석, 저장, 응답하는 구조는 업무 생산성 증대에 획기적 도움을 줄 수 있습니다.

자동화된 검색 전략과 대화형 AI 기능의 융합을 통해, 여러분의 조직은 데이터의 가치를 최대한으로 이끌어낼 수 있으며, 비즈니스 전반의 인사이트 확보가 보다 정교하고 빠르게 이루어질 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bringing-agentic-retrieval-augmented-generation-to-amazon-q-business/