모듈형 RAG: 추론 모델이 기존 검색 파이프라인을 대체할 수 있을까?

kapa.ai는 AI 어시스턴트를 간소화하고 수동 매개변수 조정의 필요성을 줄이기 위해 추론 모델 기반의 모듈형 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 실험했습니다. o3-mini 모델을 사용한 결과, 코드 생성에서는 약간의 개선이 있었지만, 정보 검색 품질 및 지식 추출과 같은 주요 검색 작업에서는 기존 RAG 파이프라인을 능가하지 못했습니다. 실험을 통해 "추론 ≠ 경험"이라는 오류가 드러났습니다. 추론 모델은 검색 도구에 대한 실무 경험이 부족하며, 효과적인 사용을 위해서는 더욱 정교한 프롬프트 전략이나 사전 훈련이 필요합니다. 결론적으로, 추론 기반 모듈형 RAG 시스템은 현재 합리적인 시간 제약 내에서는 기존 RAG 파이프라인을 능가하지 못하지만, 유연성과 확장성은 여전히 매력적입니다.