구글, 기업용 AI 정확도 34% 높인 '에이전틱 RAG' 공개

반복 검색·자체 검증으로 환각 줄여…멀티 에이전트가 답 완성까지 직접 추적

구글이 생성형 인공지능(AI)의 고질적 한계로 꼽혀온 환각 문제를 줄이고 복잡한 기업용 질의 정확도를 높인 검색증강생성(RAG) 기술을 공개했다.

구글 리서치와 구글 클라우드는 5일(현지시간) 공식 블로그를 통해 '에이전틱 RAG 프레임워크'를 발표하고, 이를 기업용 AI 플랫폼 '제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼'에 적용한다고 밝혔다.

기존 RAG는 한 차례 검색 결과만 활용하는 구조여서 문서 간 연결이 필요한 복합 질의에서 한계를 드러냈다. 특정 프로젝트의 서버 사양을 묻는 질문에서 관련 문서에 서버 ID만 기재된 경우, 추가 데이터베이스를 탐색하지 않고 불완전한 답변을 반환하는 식이다. 에이전틱 RAG는 필요한 정보가 부족하다고 판단하면 AI가 스스로 추가 검색과 검증을 반복하는 방식으로 이 문제를 해결했다.

구글의 멀티 에이전트 RAG 솔루션 구성도. 충분한 맥락 에이전트와 답변 전 반복 검색 기능을 포함한다. (사진=구글 리서치)

이 기술의 핵심은 '충분한 맥락 에이전트'다. 답변 생성 전 검색된 정보의 충분성과 누락 여부를 검토하고 부족한 항목이 발견되면 재검색 키워드를 직접 생성해 추가 탐색을 수행한다. 구글은 이를 AI 내부에 내장된 품질보증(QA) 시스템으로 설명했다. 단일 에이전트가 아닌 작업 계획을 수립하는 플래너 에이전트, 질문을 최적화하는 쿼리 리라이터, 다양한 소스를 병렬 탐색하는 서치 팬아웃 에이전트 등이 협업하는 멀티 에이전트 구조를 채택했다.

성능 개선 효과도 수치로 확인됐다. 구글 리서치에 따르면 에이전틱 RAG는 팩트 기반 질의응답 평가에서 기존 RAG 대비 최대 34% 높은 정확도를 기록했다. 복수의 조직·데이터베이스에 정보가 분산된 기업 환경을 모사한 크로스 코퍼스 설정에서도 90.1%의 정확도를 달성했다. 단일 코퍼스 대비 응답 지연 차이는 평균 3% 이내였다.

구글은 퍼블릭 프리뷰로 제공 중인 이번 기술에 대해 "AI가 생성한 응답의 감사 가능성과 추적 가능성을 높이고, 답변이 실제 데이터에 근거하도록 보장한다"며 "머신러닝 커뮤니티가 다음 세대의 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 데 이 에이전트 역량을 활용하길 기대한다"고 말했다.