AI Engineering Hub Agentic RAG 소스코드 완전 분석: 에이전트 기반 검색 증강 생성 시스템

개요

AI Engineering Hub는 10.7k 스타를 기록한 최고의 AI 엔지니어링 학습 리포지토리입니다. 이 중에서도 Agentic RAG 프로젝트는 에이전트 기반 검색 증강 생성 시스템의 실전 구현을 보여주는 핵심 프로젝트입니다.

본 포스트에서는 AI Engineering Hub의 Agentic RAG 프로젝트를 소스코드 레벨에서 상세히 분석하고, AgentOps 관점에서 실전 활용 방법을 제시합니다.

Agentic RAG란?

전통적 RAG의 한계:

• 단일 검색-생성 파이프라인의 경직성
• 복잡한 멀티홉 추론 부족
• 동적 적응성 부재
• 컨텍스트 유지의 어려움

Agentic RAG의 해결책:

• 다중 에이전트 협업: 전문화된 에이전트들의 역할 분담
• 동적 워크플로우: 쿼리에 따른 적응적 프로세스
• 도구 사용: 외부 API 및 데이터베이스 활용
• 메모리 관리: 컨텍스트 유지 및 학습

AI Engineering Hub Agentic RAG 프로젝트 구조

1. 프로젝트 아키텍처 분석

# AI Engineering Hub Agentic RAG 핵심 아키텍처
class AgenticRAGSystem:
    def __init__(self):
        # 에이전트 초기화
        self.router_agent = RouterAgent()
        self.retriever_agent = RetrieverAgent()
        self.synthesizer_agent = SynthesizerAgent()
        self.evaluator_agent = EvaluatorAgent()
        
        # 도구 초기화
        self.vector_store = VectorStore()
        self.web_search = WebSearchTool()
        self.memory = ConversationMemory()
        
    async def process_query(self, query: str) -> str:
        """Agentic RAG 메인 프로세스"""
        
        # 1. 라우팅 단계
        route_decision = await self.router_agent.route(query)
        
        # 2. 검색 단계
        if route_decision == "vector_search":
            context = await self.retriever_agent.vector_search(query)
        elif route_decision == "web_search":
            context = await self.retriever_agent.web_search(query)
        else:
            context = await self.retriever_agent.hybrid_search(query)
        
        # 3. 합성 단계
        response = await self.synthesizer_agent.synthesize(query, context)
        
        # 4. 평가 단계
        evaluation = await self.evaluator_agent.evaluate(query, response, context)
        
        # 5. 메모리 업데이트
        await self.memory.update(query, response, evaluation)
        
        return response

2. 라우터 에이전트 구현

# 라우터 에이전트 - 쿼리 분류 및 라우팅
class RouterAgent:
    def __init__(self, llm_config):
        self.llm = ChatOpenAI(**llm_config)
        self.classifier = QueryClassifier()
        
    async def route(self, query: str) -> str:
        """쿼리를 적절한 검색 전략으로 라우팅"""
        
        # 쿼리 분석
        query_analysis = await self._analyze_query(query)
        
        # 라우팅 결정
        routing_prompt = f"""
        다음 쿼리를 분석하여 최적의 검색 전략을 결정하세요:
        
        쿼리: {query}
        분석: {query_analysis}
        
        옵션:
        1. vector_search: 문서 기반 검색이 필요한 경우
        2. web_search: 최신 정보가 필요한 경우
        3. hybrid_search: 복합적 정보가 필요한 경우
        
        결정: (vector_search/web_search/hybrid_search 중 하나만 응답)
        """
        
        response = await self.llm.ainvoke(routing_prompt)
        return response.content.strip().lower()
    
    async def _analyze_query(self, query: str) -> dict:
        """쿼리 특성 분석"""
        
        analysis_prompt = f"""
        다음 쿼리의 특성을 분석하세요:
        
        쿼리: {query}
        
        분석 항목:
        1. 시간성 (최신 정보 필요 여부)
        2. 복잡성 (멀티홉 추론 필요 여부)
        3. 도메인 (특정 전문 분야 여부)
        4. 의도 (정보 검색, 분석, 요약 등)
        
        JSON 형태로 응답하세요.
        """
        
        response = await self.llm.ainvoke(analysis_prompt)
        
        try:
            return json.loads(response.content)
        except:
            return {"error": "분석 실패"}

3. 검색 에이전트 구현

# 검색 에이전트 - 다양한 검색 전략 구현
class RetrieverAgent:
    def __init__(self, vector_store, web_search_tool):
        self.vector_store = vector_store
        self.web_search = web_search_tool
        self.llm = ChatOpenAI(temperature=0)
        
    async def vector_search(self, query: str, k: int = 5) -> List[Document]:
        """벡터 검색 수행"""
        
        # 쿼리 확장
        expanded_query = await self._expand_query(query)
        
        # 벡터 검색
        docs = await self.vector_store.asimilarity_search(
            expanded_query, k=k
        )
        
        # 검색 결과 후처리
        processed_docs = await self._post_process_docs(docs, query)
        
        return processed_docs
    
    async def web_search(self, query: str, max_results: int = 3) -> List[Document]:
        """웹 검색 수행"""
        
        # 검색 쿼리 최적화
        optimized_query = await self._optimize_web_query(query)
        
        # 웹 검색 실행
        search_results = await self.web_search.arun(optimized_query)
        
        # 결과 문서화
        documents = []
        for result in search_results[:max_results]:
            doc = Document(
                page_content=result.get('content', ''),
                metadata={
                    'source': result.get('url', ''),
                    'title': result.get('title', ''),
                    'timestamp': datetime.now().isoformat()
                }
            )
            documents.append(doc)
        
        return documents
    
    async def hybrid_search(self, query: str) -> List[Document]:
        """하이브리드 검색 - 벡터 + 웹 검색 결합"""
        
        # 병렬 검색 실행
        vector_task = asyncio.create_task(self.vector_search(query, k=3))
        web_task = asyncio.create_task(self.web_search(query, max_results=2))
        
        vector_docs, web_docs = await asyncio.gather(vector_task, web_task)
        
        # 결과 융합 및 중복 제거
        combined_docs = await self._merge_results(vector_docs, web_docs, query)
        
        return combined_docs
    
    async def _expand_query(self, query: str) -> str:
        """쿼리 확장을 통한 검색 성능 향상"""
        
        expansion_prompt = f"""
        다음 쿼리를 의미적으로 확장하여 더 나은 검색 결과를 얻도록 하세요:
        
        원본 쿼리: {query}
        
        확장된 쿼리 (핵심 키워드 포함):
        """
        
        response = await self.llm.ainvoke(expansion_prompt)
        return response.content.strip()
    
    async def _post_process_docs(self, docs: List[Document], query: str) -> List[Document]:
        """검색 결과 후처리 및 관련성 필터링"""
        
        processed_docs = []
        
        for doc in docs:
            # 관련성 점수 계산
            relevance_score = await self._calculate_relevance(doc.page_content, query)
            
            if relevance_score > 0.7:  # 임계값 설정
                doc.metadata['relevance_score'] = relevance_score
                processed_docs.append(doc)
        
        # 관련성 순으로 정렬
        processed_docs.sort(
            key=lambda x: x.metadata.get('relevance_score', 0), 
            reverse=True
        )
        
        return processed_docs
    
    async def _calculate_relevance(self, content: str, query: str) -> float:
        """문서와 쿼리 간 관련성 점수 계산"""
        
        relevance_prompt = f"""
        다음 문서가 쿼리와 얼마나 관련이 있는지 0.0-1.0 사이의 점수로 평가하세요:
        
        쿼리: {query}
        문서: {content[:500]}...
        
        점수만 응답하세요 (예: 0.85):
        """
        
        response = await self.llm.ainvoke(relevance_prompt)
        
        try:
            return float(response.content.strip())
        except:
            return 0.5  # 기본값

4. 합성 에이전트 구현

# 합성 에이전트 - 검색 결과를 기반으로 응답 생성
class SynthesizerAgent:
    def __init__(self, llm_config):
        self.llm = ChatOpenAI(**llm_config)
        self.response_templates = ResponseTemplates()
        
    async def synthesize(self, query: str, context: List[Document]) -> str:
        """검색된 컨텍스트를 기반으로 응답 합성"""
        
        # 컨텍스트 준비
        formatted_context = await self._format_context(context)
        
        # 응답 생성 전략 결정
        synthesis_strategy = await self._determine_strategy(query, context)
        
        # 전략에 따른 응답 생성
        if synthesis_strategy == "direct_answer":
            response = await self._generate_direct_answer(query, formatted_context)
        elif synthesis_strategy == "comparative_analysis":
            response = await self._generate_comparative_analysis(query, formatted_context)
        elif synthesis_strategy == "step_by_step":
            response = await self._generate_step_by_step(query, formatted_context)
        else:
            response = await self._generate_comprehensive_response(query, formatted_context)
        
        return response
    
    async def _format_context(self, documents: List[Document]) -> str:
        """문서들을 읽기 쉬운 형태로 포맷팅"""
        
        formatted_sections = []
        
        for i, doc in enumerate(documents, 1):
            source = doc.metadata.get('source', '알 수 없는 출처')
            relevance = doc.metadata.get('relevance_score', 'N/A')
            
            section = f"""
            [참조 {i}] (출처: {source}, 관련성: {relevance})
            {doc.page_content}
            """
            formatted_sections.append(section)
        
        return "\n".join(formatted_sections)
    
    async def _determine_strategy(self, query: str, context: List[Document]) -> str:
        """응답 생성 전략 결정"""
        
        strategy_prompt = f"""
        다음 쿼리와 컨텍스트를 분석하여 최적의 응답 전략을 결정하세요:
        
        쿼리: {query}
        컨텍스트 수: {len(context)}
        
        전략 옵션:
        1. direct_answer: 직접적인 답변
        2. comparative_analysis: 비교 분석
        3. step_by_step: 단계별 설명
        4. comprehensive_response: 종합적 응답
        
        선택된 전략:
        """
        
        response = await self.llm.ainvoke(strategy_prompt)
        return response.content.strip().lower()
    
    async def _generate_direct_answer(self, query: str, context: str) -> str:
        """직접적인 답변 생성"""
        
        prompt = f"""
        다음 컨텍스트를 바탕으로 질문에 대한 명확하고 직접적인 답변을 제공하세요:
        
        질문: {query}
        
        컨텍스트:
        {context}
        
        답변 가이드라인:
        1. 핵심 내용만 포함
        2. 명확하고 간결하게
        3. 출처 정보 포함
        4. 확실하지 않은 내용은 명시
        
        답변:
        """
        
        response = await self.llm.ainvoke(prompt)
        return response.content
    
    async def _generate_comparative_analysis(self, query: str, context: str) -> str:
        """비교 분석 응답 생성"""
        
        prompt = f"""
        다음 컨텍스트의 정보들을 비교 분석하여 질문에 답변하세요:
        
        질문: {query}
        
        컨텍스트:
        {context}
        
        분석 구조:
        1. 주요 관점들 식별
        2. 유사점과 차이점 분석
        3. 종합 결론 제시
        4. 각 출처별 신뢰도 평가
        
        비교 분석:
        """
        
        response = await self.llm.ainvoke(prompt)
        return response.content
    
    async def _generate_step_by_step(self, query: str, context: str) -> str:
        """단계별 설명 생성"""
        
        prompt = f"""
        다음 컨텍스트를 바탕으로 질문에 대한 단계별 설명을 제공하세요:
        
        질문: {query}
        
        컨텍스트:
        {context}
        
        설명 구조:
        1. 개요
        2. 단계별 세부 설명
        3. 각 단계의 중요성
        4. 실제 적용 방법
        5. 주의사항
        
        단계별 설명:
        """
        
        response = await self.llm.ainvoke(prompt)
        return response.content

5. 평가 에이전트 구현

# 평가 에이전트 - 응답 품질 평가 및 개선
class EvaluatorAgent:
    def __init__(self, llm_config):
        self.llm = ChatOpenAI(**llm_config)
        self.metrics = ResponseMetrics()
        
    async def evaluate(self, query: str, response: str, context: List[Document]) -> dict:
        """응답 품질 종합 평가"""
        
        # 다중 평가 메트릭 실행
        evaluation_tasks = [
            self._evaluate_relevance(query, response),
            self._evaluate_accuracy(response, context),
            self._evaluate_completeness(query, response),
            self._evaluate_clarity(response),
            self._evaluate_factuality(response, context)
        ]
        
        results = await asyncio.gather(*evaluation_tasks)
        
        evaluation = {
            'relevance': results[0],
            'accuracy': results[1],
            'completeness': results[2],
            'clarity': results[3],
            'factuality': results[4],
            'overall_score': sum(results) / len(results),
            'timestamp': datetime.now().isoformat()
        }
        
        # 개선 제안 생성
        if evaluation['overall_score'] < 0.8:
            evaluation['improvement_suggestions'] = await self._generate_improvements(
                query, response, context, evaluation
            )
        
        return evaluation
    
    async def _evaluate_relevance(self, query: str, response: str) -> float:
        """응답의 질문 관련성 평가"""
        
        prompt = f"""
        질문과 응답의 관련성을 0.0-1.0 사이의 점수로 평가하세요:
        
        질문: {query}
        응답: {response}
        
        평가 기준:
        - 질문의 핵심 의도 파악 정도
        - 응답의 직접적 연관성
        - 불필요한 정보 포함 여부
        
        점수 (0.0-1.0):
        """
        
        result = await self.llm.ainvoke(prompt)
        
        try:
            return float(result.content.strip())
        except:
            return 0.5
    
    async def _evaluate_accuracy(self, response: str, context: List[Document]) -> float:
        """응답의 정확성 평가"""
        
        context_text = "\n".join([doc.page_content for doc in context])
        
        prompt = f"""
        응답이 제공된 컨텍스트와 얼마나 일치하는지 평가하세요:
        
        컨텍스트:
        {context_text[:2000]}...
        
        응답:
        {response}
        
        평가 기준:
        - 사실 정보의 정확성
        - 컨텍스트와의 일치성
        - 잘못된 추론 여부
        
        점수 (0.0-1.0):
        """
        
        result = await self.llm.ainvoke(prompt)
        
        try:
            return float(result.content.strip())
        except:
            return 0.5
    
    async def _evaluate_completeness(self, query: str, response: str) -> float:
        """응답의 완성도 평가"""
        
        prompt = f"""
        응답이 질문을 얼마나 완전히 다루고 있는지 평가하세요:
        
        질문: {query}
        응답: {response}
        
        평가 기준:
        - 질문의 모든 측면 다룸
        - 충분한 세부 정보 제공
        - 논리적 구조와 흐름
        
        점수 (0.0-1.0):
        """
        
        result = await self.llm.ainvoke(prompt)
        
        try:
            return float(result.content.strip())
        except:
            return 0.5
    
    async def _generate_improvements(
        self, 
        query: str, 
        response: str, 
        context: List[Document], 
        evaluation: dict
    ) -> List[str]:
        """개선 제안 생성"""
        
        weak_areas = [k for k, v in evaluation.items() if isinstance(v, float) and v < 0.7]
        
        prompt = f"""
        다음 응답의 약한 부분을 개선하기 위한 구체적인 제안을 생성하세요:
        
        질문: {query}
        응답: {response}
        약한 영역: {weak_areas}
        
        개선 제안 (각 항목별로):
        """
        
        result = await self.llm.ainvoke(prompt)
        
        suggestions = result.content.split('\n')
        return [s.strip() for s in suggestions if s.strip()]

6. 메모리 관리 시스템

# 대화 메모리 - 컨텍스트 유지 및 학습
class ConversationMemory:
    def __init__(self, vector_store):
        self.vector_store = vector_store
        self.session_memory = {}
        self.long_term_memory = []
        
    async def update(self, query: str, response: str, evaluation: dict):
        """메모리 업데이트"""
        
        # 세션 메모리 업데이트
        session_id = self._get_session_id()
        if session_id not in self.session_memory:
            self.session_memory[session_id] = []
        
        interaction = {
            'query': query,
            'response': response,
            'evaluation': evaluation,
            'timestamp': datetime.now().isoformat()
        }
        
        self.session_memory[session_id].append(interaction)
        
        # 고품질 상호작용을 장기 메모리에 저장
        if evaluation.get('overall_score', 0) > 0.8:
            await self._store_in_long_term_memory(interaction)
    
    async def get_relevant_context(self, query: str, k: int = 3) -> List[dict]:
        """관련 과거 상호작용 검색"""
        
        # 벡터 검색으로 유사한 과거 쿼리 찾기
        similar_interactions = await self.vector_store.asimilarity_search(
            query, k=k, filter={'type': 'interaction'}
        )
        
        return [json.loads(doc.page_content) for doc in similar_interactions]
    
    async def _store_in_long_term_memory(self, interaction: dict):
        """장기 메모리 저장"""
        
        # 상호작용을 문서로 변환
        doc = Document(
            page_content=json.dumps(interaction),
            metadata={
                'type': 'interaction',
                'timestamp': interaction['timestamp'],
                'quality_score': interaction['evaluation']['overall_score']
            }
        )
        
        # 벡터 스토어에 저장
        await self.vector_store.aadd_documents([doc])
        
        # 로컬 리스트에도 추가
        self.long_term_memory.append(interaction)
    
    def _get_session_id(self) -> str:
        """세션 ID 생성 (실제 구현에서는 사용자별로 관리)"""
        return "default_session"

AgentOps 통합 및 모니터링

1. AgentOps 통합

import agentops
from typing import Dict, Any

class AgenticRAGWithAgentOps:
    def __init__(self):
        # AgentOps 초기화
        agentops.init(api_key=os.getenv('AGENTOPS_API_KEY'))
        
        # 시스템 컴포넌트 초기화
        self.router_agent = RouterAgent()
        self.retriever_agent = RetrieverAgent()
        self.synthesizer_agent = SynthesizerAgent()
        self.evaluator_agent = EvaluatorAgent()
        self.memory = ConversationMemory()
        
    @agentops.record_function('agentic_rag_pipeline')
    async def process_query_with_monitoring(self, query: str) -> Dict[str, Any]:
        """AgentOps 모니터링이 포함된 Agentic RAG 파이프라인"""
        
        start_time = time.time()
        pipeline_metrics = {
            'query_length': len(query),
            'start_time': start_time
        }
        
        try:
            # 1. 라우팅 단계 모니터링
            route_decision = await self._route_with_monitoring(query)
            pipeline_metrics['route_decision'] = route_decision
            
            # 2. 검색 단계 모니터링
            context = await self._retrieve_with_monitoring(query, route_decision)
            pipeline_metrics['context_docs_count'] = len(context)
            
            # 3. 합성 단계 모니터링
            response = await self._synthesize_with_monitoring(query, context)
            pipeline_metrics['response_length'] = len(response)
            
            # 4. 평가 단계 모니터링
            evaluation = await self._evaluate_with_monitoring(query, response, context)
            pipeline_metrics.update(evaluation)
            
            # 5. 메모리 업데이트
            await self.memory.update(query, response, evaluation)
            
            # 성공 메트릭 기록
            pipeline_metrics.update({
                'success': True,
                'total_time': time.time() - start_time
            })
            
            agentops.record_action({
                'action_type': 'agentic_rag_success',
                'metrics': pipeline_metrics
            })
            
            return {
                'response': response,
                'evaluation': evaluation,
                'metrics': pipeline_metrics
            }
            
        except Exception as e:
            # 에러 메트릭 기록
            pipeline_metrics.update({
                'success': False,
                'error': str(e),
                'total_time': time.time() - start_time
            })
            
            agentops.record_action({
                'action_type': 'agentic_rag_error',
                'metrics': pipeline_metrics
            })
            
            raise
    
    @agentops.record_function('routing_decision')
    async def _route_with_monitoring(self, query: str) -> str:
        """라우팅 결정 모니터링"""
        
        start_time = time.time()
        
        route_decision = await self.router_agent.route(query)
        
        agentops.record_action({
            'action_type': 'routing_decision',
            'metrics': {
                'query': query,
                'decision': route_decision,
                'routing_time': time.time() - start_time
            }
        })
        
        return route_decision
    
    @agentops.record_function('context_retrieval')
    async def _retrieve_with_monitoring(self, query: str, route_decision: str) -> List[Document]:
        """검색 과정 모니터링"""
        
        start_time = time.time()
        
        if route_decision == "vector_search":
            context = await self.retriever_agent.vector_search(query)
            search_type = "vector"
        elif route_decision == "web_search":
            context = await self.retriever_agent.web_search(query)
            search_type = "web"
        else:
            context = await self.retriever_agent.hybrid_search(query)
            search_type = "hybrid"
        
        agentops.record_action({
            'action_type': 'context_retrieval',
            'metrics': {
                'search_type': search_type,
                'documents_retrieved': len(context),
                'retrieval_time': time.time() - start_time,
                'avg_relevance': sum(doc.metadata.get('relevance_score', 0) for doc in context) / len(context) if context else 0
            }
        })
        
        return context
    
    @agentops.record_function('response_synthesis')
    async def _synthesize_with_monitoring(self, query: str, context: List[Document]) -> str:
        """응답 합성 모니터링"""
        
        start_time = time.time()
        
        response = await self.synthesizer_agent.synthesize(query, context)
        
        agentops.record_action({
            'action_type': 'response_synthesis',
            'metrics': {
                'synthesis_time': time.time() - start_time,
                'response_length': len(response),
                'context_utilization': len(context)
            }
        })
        
        return response
    
    @agentops.record_function('response_evaluation')
    async def _evaluate_with_monitoring(self, query: str, response: str, context: List[Document]) -> dict:
        """응답 평가 모니터링"""
        
        start_time = time.time()
        
        evaluation = await self.evaluator_agent.evaluate(query, response, context)
        
        agentops.record_action({
            'action_type': 'response_evaluation',
            'metrics': {
                'evaluation_time': time.time() - start_time,
                **evaluation
            }
        })
        
        return evaluation

2. 성능 최적화 및 A/B 테스트

class AgenticRAGOptimizer:
    def __init__(self):
        self.performance_tracker = PerformanceTracker()
        self.ab_tester = ABTester()
        
    @agentops.record_function('agentic_rag_ab_test')
    async def run_ab_test(self, test_queries: List[str], configurations: Dict[str, Dict]) -> Dict:
        """Agentic RAG 시스템의 A/B 테스트 실행"""
        
        results = {}
        
        for config_name, config in configurations.items():
            print(f"테스트 구성 실행: {config_name}")
            
            config_results = []
            
            for query in test_queries:
                # 구성별 시스템 생성
                rag_system = self._create_system_with_config(config)
                
                start_time = time.time()
                
                try:
                    result = await rag_system.process_query_with_monitoring(query)
                    
                    metrics = {
                        'query': query,
                        'response': result['response'],
                        'response_time': time.time() - start_time,
                        'success': True,
                        'config': config_name,
                        **result['evaluation']
                    }
                    
                    config_results.append(metrics)
                    
                except Exception as e:
                    config_results.append({
                        'query': query,
                        'error': str(e),
                        'response_time': time.time() - start_time,
                        'success': False,
                        'config': config_name
                    })
            
            results[config_name] = config_results
        
        # A/B 테스트 결과 분석
        analysis = self._analyze_ab_results(results)
        
        agentops.record_action({
            'action_type': 'ab_test_completed',
            'metrics': {
                'test_configurations': list(configurations.keys()),
                'total_queries': len(test_queries),
                'analysis': analysis
            }
        })
        
        return analysis
    
    def _create_system_with_config(self, config: Dict) -> AgenticRAGWithAgentOps:
        """구성에 따른 시스템 생성"""
        
        system = AgenticRAGWithAgentOps()
        
        # 라우터 설정
        if 'router_config' in config:
            system.router_agent.configure(config['router_config'])
        
        # 검색 설정
        if 'retrieval_config' in config:
            system.retriever_agent.configure(config['retrieval_config'])
        
        # 합성 설정
        if 'synthesis_config' in config:
            system.synthesizer_agent.configure(config['synthesis_config'])
        
        return system
    
    def _analyze_ab_results(self, results: Dict) -> Dict:
        """A/B 테스트 결과 분석"""
        
        analysis = {}
        
        for config_name, config_results in results.items():
            successful_results = [r for r in config_results if r.get('success', False)]
            
            if successful_results:
                analysis[config_name] = {
                    'success_rate': len(successful_results) / len(config_results),
                    'avg_response_time': sum(r['response_time'] for r in successful_results) / len(successful_results),
                    'avg_overall_score': sum(r.get('overall_score', 0) for r in successful_results) / len(successful_results),
                    'avg_relevance': sum(r.get('relevance', 0) for r in successful_results) / len(successful_results),
                    'avg_accuracy': sum(r.get('accuracy', 0) for r in successful_results) / len(successful_results)
                }
            else:
                analysis[config_name] = {
                    'success_rate': 0,
                    'error': 'No successful results'
                }
        
        # 최고 성능 구성 식별
        best_config = max(
            analysis.keys(), 
            key=lambda k: analysis[k].get('avg_overall_score', 0)
        )
        analysis['best_configuration'] = best_config
        
        return analysis

실전 적용 사례

1. 고객 지원 시스템

class CustomerSupportAgenticRAG:
    def __init__(self):
        self.agentic_rag = AgenticRAGWithAgentOps()
        self.knowledge_base = CustomerKnowledgeBase()
        self.ticket_system = TicketSystem()
        
    @agentops.record_function('customer_support_query')
    async def handle_customer_inquiry(self, inquiry: str, customer_context: Dict) -> Dict:
        """고객 문의 처리"""
        
        # 고객 컨텍스트를 포함한 쿼리 확장
        enriched_query = self._enrich_query_with_context(inquiry, customer_context)
        
        # Agentic RAG로 답변 생성
        result = await self.agentic_rag.process_query_with_monitoring(enriched_query)
        
        # 고객 맞춤화
        personalized_response = await self._personalize_response(
            result['response'], customer_context
        )
        
        # 만족도 예측
        satisfaction_prediction = await self._predict_satisfaction(
            inquiry, personalized_response
        )
        
        agentops.record_action({
            'action_type': 'customer_support_completed',
            'metrics': {
                'customer_id': customer_context.get('customer_id'),
                'inquiry_category': self._classify_inquiry(inquiry),
                'predicted_satisfaction': satisfaction_prediction,
                'response_quality': result['evaluation']['overall_score']
            }
        })
        
        return {
            'response': personalized_response,
            'satisfaction_prediction': satisfaction_prediction,
            'evaluation': result['evaluation']
        }

2. 연구 보조 시스템

class ResearchAssistantAgenticRAG:
    def __init__(self):
        self.agentic_rag = AgenticRAGWithAgentOps()
        self.paper_database = AcademicPaperDatabase()
        self.citation_manager = CitationManager()
        
    @agentops.record_function('research_query')
    async def research_query(self, question: str, domain: str) -> Dict:
        """연구 질문 처리"""
        
        # 도메인별 특화 검색
        domain_context = await self.paper_database.search_by_domain(question, domain)
        
        # Agentic RAG로 종합 분석
        result = await self.agentic_rag.process_query_with_monitoring(question)
        
        # 관련 논문 추천
        related_papers = await self._recommend_papers(question, domain)
        
        # 연구 방향 제안
        research_directions = await self._suggest_research_directions(
            question, result['response']
        )
        
        # 인용 정보 생성
        citations = await self.citation_manager.generate_citations(
            result['response'], domain_context
        )
        
        return {
            'analysis': result['response'],
            'related_papers': related_papers,
            'research_directions': research_directions,
            'citations': citations,
            'confidence_score': result['evaluation']['overall_score']
        }

성능 벤치마크 및 최적화

1. 성능 메트릭

class AgenticRAGBenchmark:
    def __init__(self):
        self.metrics = {
            'response_time': [],
            'accuracy_scores': [],
            'relevance_scores': [],
            'user_satisfaction': [],
            'cost_per_query': []
        }
    
    async def run_benchmark(self, test_dataset: List[Dict]) -> Dict:
        """벤치마크 실행"""
        
        system = AgenticRAGWithAgentOps()
        results = []
        
        for test_case in test_dataset:
            query = test_case['query']
            expected_answer = test_case.get('expected_answer')
            
            start_time = time.time()
            
            try:
                result = await system.process_query_with_monitoring(query)
                response_time = time.time() - start_time
                
                # 성능 메트릭 계산
                metrics = {
                    'query': query,
                    'response': result['response'],
                    'response_time': response_time,
                    'accuracy': self._calculate_accuracy(result['response'], expected_answer),
                    'relevance': result['evaluation']['relevance'],
                    'overall_score': result['evaluation']['overall_score'],
                    'cost': self._estimate_cost(result['metrics'])
                }
                
                results.append(metrics)
                
            except Exception as e:
                results.append({
                    'query': query,
                    'error': str(e),
                    'response_time': time.time() - start_time,
                    'success': False
                })
        
        # 종합 성능 분석
        performance_summary = self._analyze_performance(results)
        
        return {
            'individual_results': results,
            'performance_summary': performance_summary,
            'recommendations': self._generate_optimization_recommendations(performance_summary)
        }
    
    def _analyze_performance(self, results: List[Dict]) -> Dict:
        """성능 분석"""
        
        successful_results = [r for r in results if r.get('success', True)]
        
        if not successful_results:
            return {'error': 'No successful results'}
        
        return {
            'total_queries': len(results),
            'success_rate': len(successful_results) / len(results),
            'avg_response_time': sum(r['response_time'] for r in successful_results) / len(successful_results),
            'avg_accuracy': sum(r.get('accuracy', 0) for r in successful_results) / len(successful_results),
            'avg_relevance': sum(r.get('relevance', 0) for r in successful_results) / len(successful_results),
            'avg_overall_score': sum(r.get('overall_score', 0) for r in successful_results) / len(successful_results),
            'total_cost': sum(r.get('cost', 0) for r in successful_results)
        }

결론

AI Engineering Hub의 Agentic RAG 프로젝트는 다중 에이전트 협업을 통한 차세대 RAG 시스템의 실전 구현을 보여줍니다.

핵심 장점

1. 모듈화된 아키텍처: 각 에이전트의 전문화된 역할
2. 동적 적응성: 쿼리 유형에 따른 전략 조정
3. 품질 보장: 다단계 평가 및 개선 메커니즘
4. 확장성: 새로운 에이전트 및 도구 추가 용이

AgentOps 통합 효과

• 실시간 모니터링: 각 에이전트별 성능 추적
• A/B 테스팅: 다양한 구성의 효과 비교
• 성능 최적화: 데이터 기반 시스템 개선
• 운영 안정성: 오류 추적 및 복구

실무 적용 가이드

1. 단계적 도입: 기존 RAG에서 점진적 업그레이드
2. 도메인 특화: 업무 영역에 맞는 에이전트 커스터마이징
3. 지속적 개선: AgentOps 데이터 기반 최적화
4. 사용자 피드백: 실제 사용 패턴 반영

Agentic RAG는 단순한 검색-생성을 넘어 지능적 추론과 협업을 통한 차세대 AI 시스템의 가능성을 보여줍니다. AI Engineering Hub의 소스코드를 기반으로 여러분만의 Agentic RAG 시스템을 구축해보세요.