🎓 1회차: 데이터 저장소 계층 – RAG의 기억 구조(백터/관계형/그래프)

🎓 1회차: 데이터 저장소 계층 – RAG의 기억 구조

1. RAG의 판단 구조 (Orchestration Layer for RAG) RAG의 두뇌, 오케스트레이션 계층 → AI가 언제, 무엇을, 어떻게 불러쓸지 결정하는 로직

2. RAG 오케스트레이션의 개념 Retrieval → Reasoning → Generation 과정 제어 데이터 소스 선택, 도구 사용, 문맥 유지, 작업 흐름 관리

3. 오케스트레이션의 세 가지 패러다임 1. 규칙 기반 (Rule-based) 2. 분류 기반 (Classifier-based) 3. 에이전트 기반 (Agent-based)

4. Rule-based Orchestration (규칙 기반) 조건문, Rule Engine을 이용한 명시적 제어 예시: ‘금융 질의면 RDB 참조’, ‘민원 문서는 VectorDB 검색’

5. Classifier-based Orchestration (분류 기반) ML 또는 LLM을 이용해 질의의 유형(intent)을 분류 후 라우팅 Embedding 기반 Semantic Routing 가능

6. Agent-based Orchestration (에이전트 기반) LLM이 자체 판단으로 Tool 선택, Memory 관리, Reflection 수행 예시: LangChain Agent, CrewAI, AutoGPT

7. 세 가지 방식 비교 규칙기반 – 명확 / 단순 / 확장 어려움 분류기반 – 유연 / 관리 필요 에이전트기반 – 자율 / 통제 어려움

8. 운영 전략 관점의 오케스트레이션 ① Guardrail (제한 규칙) ② Feedback Loop (성능 개선) ③ Observability (추적 및 로그 관리)

9. 전략적 시사점 오케스트레이션은 ‘AI의 사고방식’을 설계하는 일 기술이 아니라 거버넌스 설계이자 조직 학습 구조

10. Closing 핵심 메시지: ‘RAG의 판단 구조는 기술이 아니라 운영 철학이다’ 다음 단계: 하이브리드 오케스트레이션과 지식 파이프라인 설계