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<p>weaviate.io의 블로그 게시물 (<a href="https://weaviate.io/blog/what-is-agentic-rag">https://weaviate.io/blog/what-is-agentic-rag</a>) 내용을 바탕으로 <strong>Agentic RAG</strong>와 <strong>Naive RAG</strong>의 차이점을 중점적으로 요약</p>
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<p><strong>Agentic RAG vs. Naive RAG</strong></p>
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<p>Agentic RAG와 기존의 Naive RAG의 가장 큰 차이점은 <strong>자율적인 의사결정과 도구 사용 능력</strong>에 있습니다.</p>
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<p><strong>일반 RAG (기존 RAG)</strong></p>
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<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>단순 검색 및 생성:</strong> 사용자의 질문을 받으면 미리 구축된 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아(Retrieve) 답변을 생성(Generate)하는 단순한 2단계 프로세스를 따릅니다.</li>
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<li><strong>제한된 정보 소스:</strong> 일반적으로 단일 데이터 소스에 의존하며, 한 번의 검색 과정만을 거칩니다.</li>
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<li><strong>수동적 프로세스:</strong> 주어진 질문에 대해 최적의 답변을 찾기 위한 추가적인 분석이나 검증 과정이 없습니다. 검색된 정보의 품질을 스스로 평가하거나, 정보가 부족할 경우 추가적인 검색을 수행하지 못합니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
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<!-- wp:image {"id":1986,"sizeSlug":"large","linkDestination":"none"} -->
<figure class="wp-block-image size-large"><img src="https://rndpolicy.org/future/wp-content/uploads/2025/07/IMG_4080-1024x512.png" alt="" class="wp-image-1986"/></figure>
<!-- /wp:image -->

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<p></p>
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<p><strong>Agentic RAG (에이전틱 RAG) 🧠</strong></p>
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<p>Agentic RAG는 AI 에이전트(Agent)를 도입하여 RAG 파이프라인을 훨씬 더 동적이고 지능적으로 만듭니다.</p>
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<ul class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>자율적 의사결정 및 다단계 추론:</strong> 에이전트는 질문을 분석하고, <strong>어떤 정보를 검색할지, 어떤 도구를 사용할지, 심지어는 검색 쿼리를 어떻게 더 효과적으로 만들지 스스로 결정</strong>합니다. 예를 들어, 초기 검색 결과가 불충분하다고 판단되면 스스로 다른 검색어를 사용하여 추가 정보를 탐색합니다.</li>
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<!-- wp:list-item -->
<li><strong>외부 도구 및 API 활용:</strong> 가장 큰 차이점 중 하나로, Agentic RAG는 단순한 벡터 데이터베이스 검색을 넘어 <strong>웹 검색, 코드 실행, 계산기 등 다양한 외부 도구와 API를 활용</strong>할 수 있습니다. 이를 통해 훨씬 더 폭넓고 정확한 정보를 수집하여 답변에 활용합니다.</li>
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<li><strong>정보 검증 및 평가:</strong> 검색된 정보의 <strong>신뢰도를 스스로 검증하고 평가</strong>합니다. 여러 소스에서 얻은 정보를 비교하거나, 상충되는 내용을 확인하여 더 정확하고 신뢰성 높은 답변을 생성합니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ul>
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<figure class="wp-block-image size-large"><img src="https://rndpolicy.org/future/wp-content/uploads/2025/07/IMG_4079-1024x512.png" alt="" class="wp-image-1987"/></figure>
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<p><strong>핵심 차이점 요약</strong></p>
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<figure class="wp-block-table"><table class="has-fixed-layout"><tbody><tr><td>기능</td><td>Naive RAG</td><td>Agentic RAG</td></tr><tr><td><strong>사고 과정</strong></td><td>단일 단계 (검색 → 생성)</td><td>다단계 추론 및 계획</td></tr><tr><td><strong>정보 소스</strong></td><td>제한적 (주로 단일 DB)</td><td>다양함 (DB, 웹, API 등)</td></tr><tr><td><strong>도구 사용</strong></td><td>❌ 불가능</td><td>✅ 가능</td></tr><tr><td><strong>정보 검증</strong></td><td>❌ 불가능</td><td>✅ 가능</td></tr><tr><td><strong>유연성</strong></td><td>낮음</td><td>높음</td></tr></tbody></table></figure>
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<p>결론적으로, Naive RAG가 정해진 길을 따라가는 자동차라면, <strong>Agentic RAG는 스스로 최적의 경로를 탐색하고, 필요하면 다른 교통수단(도구)까지 활용하는 똑똑한 운전자</strong>에 비유할 수 있습니다. 이러한 능력 덕분에 Agentic RAG는 훨씬 더 복잡하고 동적인 문제 해결에 강점을 보입니다.</p>
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