멀티턴 대화형 Agent 개선을 위한 쿼리 재작성

이 게시물은 엔터프라이즈 환경에서 RAG(검색 증강 생성) 기반 챗봇의 멀티턴 대화 한계를 극복하기 위한 쿼리 재작성(Query Rewriting) 기법을 소개합니다.

주요 문제점과 해결책

• RAG 챗봇은 멀티턴 대화에서 맥락을 놓쳐 부적절한 답변을 제공하는 문제가 있음
• 쿼리 재작성은 대화 맥락을 반영해 검색 쿼리를 명확하고 구체적으로 변환함

대표적 쿼리 재작성 기법

• Step-Back Prompting: 근본 질문 생성으로 전문 분야 답변 정확도 향상
• HyDE: 가상 답변을 생성해 의미적으로 유사한 문서 검색
• Multi-Query & RAG-Fusion: 복합 질문 분해 후 결과 융합으로 신뢰성 강화

최신 동향 및 적용 사례

• 적응형 라우터를 도입해 질문 특성에 따라 최적 기법을 동적으로 선택
• 실제 사내 Agent에 경량 LLM 기반 라우터와 멀티 홉 검색을 적용해 응답속도와 정확도 균형 달성

결론

쿼리 재작성은 대화형 RAG 시스템의 필수 핵심 요소로, 점진적 도입과 엄격한 평가를 통해 시스템 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.