AI Co-Scientist 환경에서
Agentic RAG의 본질과 미래
자율적인 '계획 → 검색 → 추론 → 검증 → 반복' 루프를 수행하는 방법론으로서, 벡터 데이터베이스의 활용은 필수가 아닌 선택이지만 과학적 성과를 극대화하는 핵심 요소입니다.
벡터 데이터베이스 (Vector DB)
- Agentic RAG에서 의미적 유사도 기반 검색을 위한 가장 표준적이며 강력한 선택입니다.
- 복잡한 과학 문헌, 실험 데이터, 멀티모달 데이터 처리에서 압도적인 우수성을 제공합니다.
- 에이전트의 다단계 추론 시 일관된 고품질 컨텍스트 유지가 가능하며, 환각 감소와 최신 도메인 특화 지식 활용에 필수적입니다.
- "2025~2026년 연구에 따르면 벡터 DB 기반 Agentic RAG는 비사용 사례 대비 20~50% 이상의 성능 향상을 보여줍니다."
RDBMS
정확한 키워드 필터링과 조인 쿼리에 강력합니다. 실험 메타데이터나 환자 코호트 데이터 등 정형화된 과학 데이터 처리에 적합하나 의미적 검색에는 한계가 있습니다.
Web & Search
실시간 최신 정보 획득에 압도적입니다. 최신 임상 결과나 뉴스 기반 가설 검증에 필수적이지만, 결과의 일관성 부족과 노이즈가 단점입니다.
Knowledge Graph
관계 및 엔티티 중심 검색의 강자입니다. 생물학, 화학 분야의 인과 관계 기반 가설 생성에 최적화되어 있으나 구축 비용이 높은 편입니다.
하이브리드 접근법: 최고 성능의 열쇠
AI Co-Scientist에서 Agentic RAG의 최대 효과는 벡터 DB의 의미적 강점과 RDBMS의 정밀성, 웹의 최신성, 지식 그래프의 관계성을 모두 결합할 때 나타납니다.
따라서 고도의 과학적 추론과 정확성이 요구되는 분야에서는 벡터 데이터베이스를 핵심 소스로 포함하는 것이 압도적으로 유리한 선택입니다.