(n8n) 에이전틱 RAG와 로컬 AI

에이전틱 RAG와 로컬 AI: 더욱 강력한 AI 에이전트를 구축하는 방법

by n8n

RAG란 무엇인가?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 는 AI 에이전트가 특정 도메인의 문서를 바탕으로 보다 정확한 응답을 생성할 수 있도록 하는 가장 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. 이를 통해 AI가 단순한 질의응답(Q&A) 시스템이 아니라, 문서 기반 도메인 전문가로 활용될 수 있습니다. 그러나 기존의 RAG는 종종 충분한 성능을 발휘하지 못하는 경우가 많습니다.

그래서 최근에는 에이전틱 RAG (Agentic RAG) 라는 개념이 등장하여 보다 강력하고 유연한 RAG 시스템을 구축하는 방법이 연구되고 있습니다.

기존 RAG vs. 에이전틱 RAG

전통적인 RAG 시스템은 다음과 같은 방식으로 작동합니다:

1. 문서를 여러 개의 작은 청크(chunks)로 나눔
2. 해당 청크를 벡터 임베딩(Vector Embedding) 모델을 사용하여 변환 후 벡터 데이터베이스에 저장 (예: Pinecone, Supabase, Quadrant 등)
3. 사용자가 질문을 입력하면 동일한 임베딩 모델을 사용하여 질문을 벡터로 변환
4. 벡터 연산을 통해 질문과 가장 관련 있는 문서 청크를 검색
5. 검색된 청크를 포함하여 LLM(Large Language Model)에게 전달 후 응답 생성

하지만 이 방식에는 한 가지 큰 문제가 있습니다. 한 번의 검색만 수행된다는 점 입니다. 즉, LLM은 검색된 정보만을 기반으로 답변을 생성하며, 추가적인 탐색이나 질문을 수정하는 기능이 없습니다.

에이전틱 RAG의 차별점

에이전틱 RAG는 기존 RAG의 한계를 극복하기 위해 AI 에이전트가 보다 능동적으로 데이터를 검색하고 조작할 수 있도록 설계되었습니다. 즉, 단순히 한 번의 검색을 수행하는 것이 아니라 여러 벡터 데이터베이스를 검색하거나, 추가적인 탐색을 통해 정보를 보완 할 수 있습니다. 또한, 웹 검색, SQL 쿼리 등 다양한 방법을 활용하여 정보를 수집할 수 있습니다.

이러한 차이를 통해 에이전틱 RAG는 보다 강력하고 유연한 AI 시스템을 구축할 수 있도록 해줍니다.

로컬 AI 기반 에이전틱 RAG 구축

최근에는 클라우드 기반 RAG뿐만 아니라 로컬 AI(Local AI) 를 활용하여 완전한 오프라인 상태에서도 강력한 RAG 시스템을 구축할 수 있는 방법이 연구되고 있습니다. 이를 통해 데이터 프라이버시를 보호하고, 네트워크 의존도를 낮출 수 있습니다.

이번에는 n8n을 활용한 로컬 에이전틱 RAG 구축 방법 에 대해 소개합니다. n8n은 강력한 워크플로우 자동화 툴 로, 이를 활용하면 코드 작성 없이도 AI 에이전트를 손쉽게 구축할 수 있습니다.

1. 로컬 벡터 데이터베이스 설정

• PostgreSQL 기반 PGVector 또는 Supabase 활용
• 문서를 업로드하면 자동으로 벡터 임베딩을 생성하여 데이터베이스에 저장

2. AI 에이전트 구성

• Olama 같은 로컬 LLM 사용 (예: Qwen 2.5, Llama2 등)
• RAG + SQL 검색 + 문서 전체 조회 등 다양한 탐색 방식 제공
• 시스템 프롬프트를 통해 AI가 언제 어떤 도구를 사용해야 하는지 학습

3. 다양한 데이터 유형 처리

• 단순 텍스트 문서뿐만 아니라 CSV, Excel, PDF 같은 다양한 파일 유형 지원
• 테이블 데이터를 SQL 조회 기능을 활용하여 더욱 정밀하게 검색 가능

로컬 AI의 장점

✅ 100% 오프라인 가능

• 인터넷 연결 없이도 AI 에이전트 운영 가능
• 민감한 데이터를 외부 서버에 업로드할 필요 없음

✅ 데이터 프라이버시 보호

• 모든 데이터를 사용자 로컬 환경에서 직접 관리
• 기업 및 기관에서 보안 이슈 없이 활용 가능

✅ 비용 절감

• 클라우드 API 호출 비용 절감
• 고성능 GPU 없이도 로컬 PC에서 실행 가능

결론

에이전틱 RAG는 기존의 RAG보다 훨씬 강력한 검색 및 응답 기능을 제공하며, 이를 로컬 AI와 결합하면 더욱 강력하고 안전한 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.

현재 n8n을 활용한 에이전틱 RAG 템플릿을 무료로 다운로드할 수 있으며, 이를 활용하면 누구나 손쉽게 자신만의 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.