AI 에이전트가 헛소리를 줄이는 법 — 스스로 검색을 고치는 RAG

안녕하세요.

웹과 앱 서비스를 직접 만들고 운영하며 그 노하우를 바탕으로 외주 개발까지 진행하고 있는 개발사 에그코드입니다.

AI 에이전트에게 일을 맡겨보면 한 번쯤 겪는 일이 있습니다. 그럴듯한 말투로, 완전히 틀린 답을 자신 있게 내놓는 것.

오늘은 AI 에이전트가 이 헛소리를 줄이는 방법, 그중 '스스로 검색을 고치는 RAG'를 쉽게 정리해드리겠습니다.

1. AI 에이전트는 왜 답하기 전에 '검색'부터 할까

AI 에이전트는 사람이 일일이 시키지 않아도 목표를 위해 스스로 판단하고 움직이는 AI입니다.

그런데 AI 모델은 학습한 시점까지의 지식만 압니다. 최신 정보나 우리 회사 내부 자료는 알지 못합니다.

그래서 답하기 전에 관련 자료를 먼저 찾아 근거로 삼습니다. 이 방식을 RAG(검색 증강 생성)라고 합니다.

(RAG = 질문이 오면 관련 문서를 먼저 검색해, 그걸 참고해 답을 만드는 구조)

→ 그래서 AI 에이전트의 답 품질은 '무엇을 찾아왔는가'에서 갈립니다.

2. 문제 — 검색이 틀리면 그대로 헛소리가 됩니다

RAG의 약점은 여기 있습니다. 찾아온 자료가 엉뚱하면, AI는 그 자료를 '근거'라 믿고 자신 있게 틀립니다.

사람으로 치면, 질문과 상관없는 페이지를 펴놓고 거기서 답을 지어내는 셈입니다.

게다가 맞는 자료가 아예 없을 때도, "없다"고 하지 않고 그럴듯하게 메꿉니다.

→ 즉 검색 단계의 실수가 곧바로 할루시네이션으로 이어집니다.

3. 해법 — 스스로 검색을 고치는 RAG

그래서 나온 것이 자기교정 방식, 'Corrective RAG(CRAG)'입니다.

핵심은 한 단계를 더하는 것입니다. 찾아온 자료를 바로 쓰지 않고, AI가 먼저 '이 자료가 질문에 맞나'를 스스로 채점합니다.

그리고 채점 결과에 따라 세 갈래로 나뉩니다.

• 맞음 → 그대로 근거로 사용
• 애매·부족 → 웹 검색 등으로 자료를 보강
• 틀림 → 버리고 다시 찾기

쉽게 말해 가져온 자료가 쓸 만한지 스스로 검토하고, 아니면 다시 찾은 뒤 답하는 방식입니다.

→ 답하기 전에 근거를 한 번 검증하니, 헛소리 확률이 줄어듭니다.

4. 그래서 실무에서 뭐가 달라질까

이 구조가 있는 AI 에이전트는 "모르면 다시 찾거나, 모른다고 말하는" 쪽에 가까워집니다.

반대로 검증 단계가 없으면, 첫 검색이 틀린 순간 그대로 틀린 답이 나갑니다.

그래서 챗봇, 상담, 사내 검색 같은 기능을 맡길 때는 이걸 꼭 물어보셔야 합니다.

"틀린 자료를 걸러내는 검증 단계가 있나요?"

→ 화려한 데모보다, 틀렸을 때 어떻게 처리하는지가 진짜 실력입니다.

마치며

AI 에이전트의 헛소리는 대개 '모델이 멍청해서'가 아니라 '근거를 잘못 잡아서' 생깁니다. 스스로 검색을 고치는 RAG는 그 근거를 답하기 전에 한 번 검증하는 장치입니다.

물론 만능은 아닙니다. 검증 단계도 시간과 비용이 들고, 채점 자체가 틀릴 수도 있습니다.

그래서 모든 서비스의 정답이 아니라, 정확도가 중요한 곳부터 골라 설계하는 게 핵심입니다. 기능이 화려한지보다, 틀렸을 때 어떻게 버티는지를 함께 보시길 권합니다.

이 글은 RAG 시리즈의 첫 글입니다. 다음 글에서는 질문마다 검색량을 다르게 가져가는 방법으로 이어집니다.

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