핵심 기술 개념
검색 증강 생성 (RAG)
LLM 답변 생성 전 외부 지식 저장소에서 관련 정보를 검색하는 파이프라인. 환각 현상을 줄이고 최신 정보 반영을 극대화합니다.
Agentic
사용자 질의 분석 및 전략 조정을 스스로 수행하는 자율적 문제 해결 능력.
Knowledge Graph
엔티티와 관계를 노드와 엣지로 구조화하여 복잡한 추론을 지원하는 데이터베이스.
GraphRAG: RAG의 고급 진화
지식 그래프를 활용하여 멀티 홉(Multi-hop) 추론과 데이터셋 전체의 거시적 맥락 이해를 가능하게 하는 차세대 AI 아키텍처입니다.
현재 연구 트렌드
에이전트 기반 RAG & GraphRAG
스스로 계획하고 수정하는 자율 추론 엔진으로 진화.
멀티모달 RAG
이미지, 비디오, 오디오를 아우르는 통합 검색 시스템.
효율성 및 비용 절감
LightRAG, LazyGraphRAG 등 경량 아키텍처 도입.
하이브리드 장문 컨텍스트
쿼리 난이도에 따라 RAG와 Long-context LLM 동적 매칭.
최신 세부 연구
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지능형 청킹(Chunking) 전략
Anthropic의 맥락적 검색, 계층적 검색 기반 청크 생성 기법.
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RAG 트라이어드 평가
맥락 관련성, 충실도, 답변 관련성을 LLM-as-a-Judge로 자동 측정.
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도메인 특화 GraphRAG
금융(FactRAG), 헬스케어(MedRAG) 등 수직적 시장 최적화.
유망 핵심 기술 요소
LangGraph 에이전트
반복적 에이전트 워크플로우를 통한 자가 수정 및 심층 분석 강화.
지능형 라우팅
쿼리 복잡성에 따라 벡터/KG 검색을 동적으로 선택하는 최적화 엔진.
KG 자동 구축
비정형 텍스트에서 엔티티를 추출하여 지식 베이스를 자율적으로 확장.
AI Co-Scientist: 연구의 새 지평
연구 지원 방식
- ✓ 문헌 분석 및 지식 발견 가속화
- ✓ 가설 생성 및 모델 아키텍처 제안
- ✓ 실험 설계 최적화 및 시뮬레이션
- ✓ 데이터 큐레이션 및 주석 자동화
구현 핵심 기술
"RAG와 GraphRAG는 AI Co-Scientist의 뇌이자 지식 저장소가 될 것입니다."
에이전트 지능화와 멀티모달 처리, 그리고 엄격한 평가 체계의 결합은 과학 연구의 전 과정을 혁신하고 가속화하며 새로운 지식 발견의 시대를 여는 결정적인 역할을 수행할 것입니다.