RAG MCP

 

 

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

기본 개념

RAG는 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 LLM의 응답 생성을 보강하는 기술입니다.

처리 흐름

1. 쿼리 분석: 사용자 질문을 벡터로 변환
2. 검색 단계: 벡터 데이터베이스에서 유사한 문서 검색
3. 컨텍스트 구성: 검색된 문서를 프롬프트에 포함
4. 생성 단계: LLM이 검색된 정보를 바탕으로 답변 생성

핵심 역할

• 실시간 정보 접근으로 할루시네이션 감소
• 도메인 특화 지식 제공
• 지식 베이스의 동적 업데이트 가능

MCP (Model Context Protocol)

기본 개념

MCP는 Claude와 같은 AI 모델이 다양한 외부 시스템과 안전하고 표준화된 방식으로 연결할 수 있게 하는 프로토콜입니다.

처리 흐름

1. 연결 설정: MCP 서버와 클라이언트 간 연결 수립
2. 리소스 탐색: 사용 가능한 도구와 리소스 확인
3. 요청 전송: 표준화된 프로토콜로 외부 시스템에 요청
4. 응답 처리: 받은 데이터를 LLM이 이해할 수 있는 형태로 변환

핵심 역할

• 다양한 외부 도구/서비스와의 통합 표준화
• 보안이 강화된 외부 시스템 접근
• 플러그인 생태계 구축 기반 제공

Agent 시스템

기본 개념

Agent는 목표를 달성하기 위해 자율적으로 계획을 세우고 도구를 사용하여 작업을 수행하는 AI 시스템입니다.

처리 흐름

1. 목표 설정: 사용자 요청을 구체적인 목표로 분해
2. 계획 수립: 목표 달성을 위한 단계별 계획 생성
3. 실행: 각 단계에서 필요한 도구 호출 및 작업 수행
4. 모니터링: 중간 결과 평가 및 계획 수정
5. 완료: 최종 결과 검증 및 사용자에게 보고

핵심 역할

• 복잡한 멀티스텝 작업의 자동화
• 동적 의사결정 및 계획 수정
• 다양한 도구의 조합적 활용

통합적 활용

상호 보완 관계

• RAG + Agent: Agent가 필요에 따라 RAG를 활용하여 최신 정보 검색
• MCP + Agent: Agent가 MCP를 통해 다양한 외부 시스템과 연동
• RAG + MCP: MCP를 통해 실시간 데이터를 RAG 파이프라인에 통합

실제 구현 시나리오

예를 들어, 고객 서비스 AI 시스템의 경우:

1. MCP를 통해 고객 데이터베이스에 연결
2. RAG로 제품 매뉴얼과 FAQ 검색
3. Agent가 전체 프로세스를 조율하여 맞춤형 답변 제공