Models & Algorithms•March 9, 2026•EN

Agentic RAG 파이프라인 — 멀티스텝 검색의 프로덕션 적용

Plan-Retrieve-Evaluate-Synthesize 풀 파이프라인 구현. Vector + Web + SQL을 Tool로 통합하고, 환각 탐지와 소스 그라운딩으로 신뢰도를 확보합니다.

title: "Agentic RAG 파이프라인 — 멀티스텝 검색의 프로덕션 적용"

date: "2026-03-09"

series: "agentic-rag"

part: 3

tags: ["rag", "agent", "langgraph", "production", "grounding"]

Agentic RAG 파이프라인 — 멀티스텝 검색의 프로덕션 적용

Part 1에서 "어디서 검색할지", Part 2에서 "검색 결과가 좋은지" 해결했습니다. 하지만 현실의 질문은 한 번의 검색으로 끝나지 않습니다. "지난 분기 매출과 경쟁사 동향을 비교해서 전략을 제안해줘" 같은 복합 질문에는 계획 → 멀티스텝 검색 → 평가 → 합성이 모두 필요합니다. Part 3에서는 이 모든 것을 합쳐서 Plan-Retrieve-Evaluate-Synthesize 풀 파이프라인을 만듭니다.

시리즈: Part 1: Query Routing | Part 2: Self-RAG과 CRAG | Part 3 (이 글)

아키텍처 개요

Query → Plan → [Retrieve → Evaluate → (retry?)] × N → Synthesize → Ground → Answer

핵심은 여러 스텝의 검색을 계획하고, 각 결과를 평가하며, 최종 답변의 근거를 검증하는 것입니다.

Plan-and-Execute 아키텍처는 Agent Part 2의 Planning 패턴을 검색에 적용한 것입니다.

1. Planning Layer — 검색 계획 수립

복합 질문을 받으면 가장 먼저 검색 계획(Retrieval Plan)을 세워야 합니다. LLM이 어떤 소스에서, 어떤 쿼리로, 어떤 순서로 검색할지를 구조화된 형태로 출력합니다.

python

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Literal

class RetrievalStep(BaseModel):
    """개별 검색 단계를 정의하는 모델"""
    step_id: int
    query: str  # 이 스텝에서 사용할 검색 쿼리
    source: Literal["vector_db", "web_search", "sql_db"]
    depends_on: list[int] = Field(default_factory=list)  # 선행 스텝 ID
    reason: str  # 이 스텝이 필요한 이유

class RetrievalPlan(BaseModel):
    """전체 검색 계획"""
    original_query: str
    steps: list[RetrievalStep]
    synthesis_strategy: Literal["merge", "compare", "chain"]

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Agentic RAG 파이프라인 — 멀티스텝 검색의 프로덕션 적용

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아키텍처 개요

1. Planning Layer — 검색 계획 수립

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