에이전틱 RAG, AI가 이제 혼자서 생각하고 일 다 해준대! 검색만 하는 RAG는 끝났어ㅋㅋ

모키

2시간 전

마케팅 사업 챗GPT 챗봇 텍스트

AI가 이제 단순히 정보 찾아주는 수준 넘어서 스스로 생각하고 일까지 완료해주는 시대가 왔다네! 기존 RAG(검색 기반 AI)에서 '에이전틱 RAG'로 바뀌는 중이래 😮 쉽게 말하자면, 예전엔 "A회사와의 회의 내용 정리해줘"라고 하면 AI가 그냥 관련 자료 찾아서 보여주기만 했는데, 이제는 AI가 스스로 필요한 정보 찾고, 어떤 도구 써야 할지 판단하고, 결과물까지 만들어준다는 거야! 2023년엔 AI가 그냥 문서 찾아주는 수준이었다면, 2025년엔 AI가 언제, 왜, 어떻게 정보를 활용할지 스스로 판단한대! 진짜 신기한 건 AI가 자기 답변을 스스로 비판하고 고치면서 더 좋은 결과 만들어낸다는 거지ㅋㅋㅋ 비즈니스에서 이런 AI 쓰면 시간 엄청 아낄 수 있을 것 같아~ 앞으로 AI는 그냥 검색 도구가 아니라 진짜 일 파트너가 될 것 같네 🦉

첨부 미디어

@omluc_ai

2시간 전

これ全ビジネスパーソンが知っておいた方がいいけど、AIに検索させるだけはもう終わり。 AIが自ら推論し、仕事を完遂するのが、これからのトレンド。

従来のRAGとAgentic RAGの違いとして、例えば、AIに「A社との商談内容、まとめておいて」と頼んだとします。

인용된 트윗: 🚨 RAG is dead. Long live Agentic RAG.

2025 isn’t about retrieval or generation anymore it’s about decision-making systems that can think, route, reflect, and correct themselves.

Every serious AI builder I know is moving from basic RAG pipelines to Agentic RAG architectures systems where agents don’t just fetch info, they reason through it.

Here’s what’s actually happening 👇

Agentic RAG Routers route queries to the right tool in real time (vector search, SQL, web, whatever).

Query Planning RAG breaks complex questions into sub-tasks and executes them in parallel.

Adaptive RAG adjusts strategy based on query complexity—no wasted retrievals.

Corrective RAG (CRAG) rechecks bad context, rewrites queries, and runs web searches to fix itself.

Self-Reflective RAG literally critiques its own answers and reruns steps until it’s confident.

Speculative RAG drafts multiple answers fast with a small model—then the big one verifies them.

Self Route RAG decides if context is enough, or if it needs to escalate to a long-context LLM.

Each of these moves us closer to true autonomous reasoning systems—where retrieval, reflection, and routing merge into one continuous feedback loop.

2023 → RAG fetched context. 2025 → Agentic RAG understands when, why, and how to use it.

This is the quiet revolution behind every smart AI agent you’ll see next year.