Self-Correcting RAG (ReAct + Retrieval Re-rank)

개요

Self-Correcting RAG는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 한계를 극복하기 위한 차세대 구성 방식으로, **ReAct 방식의 반응형 추론(Reasoning + Acting)**과 재검색 기반 재정렬(Retrieval Re-ranking) 기법을 결합해 생성형 AI의 정확도, 신뢰도, 자기 검증력을 향상시키는 구조입니다. 정보 검색과 응답 생성을 반복 순환함으로써 ‘자기 수정(Self-Correction)’ 능력을 내재화합니다.

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1. 개념 및 정의

용어	설명
RAG	검색된 문서를 기반으로 LLM이 답변 생성
ReAct	LLM이 사고하며 행위하도록 유도하는 방식 (예: 추론 + 검색 + 검토 반복)
Re-ranking	검색된 문서의 관련도를 재평가하여 우선순위 조정
Self-Correction	응답 생성 후 근거 부족, 오류 존재 시 자체적으로 검색/생성 반복

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2. 구성 요소 및 흐름

단계	구성 설명	기술 요소
1단계	초기 질의 → 1차 문서 검색	벡터 DB, BM25 기반 리트리버
2단계	문서 스코어 재정렬	cross-encoder, reranker (e.g. Cohere Rerank, ColBERT)
3단계	ReAct 프롬프트로 LLM 추론 유도	"생각 → 행동 → 관찰 → 재귀" 루프 구성
4단계	증거 부족 시 재검색 요청	LLM이 Tools 호출 또는 스스로 재입력
5단계	최종 응답 생성 및 근거 포함	생성된 답 + 참조 근거 정리 출력

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3. 기존 RAG와의 비교

항목	기존 RAG	Self-Correcting RAG
검색 품질	Top-K 기반 정적 선택	관련도 기반 동적 재정렬 + 조건 기반 재검색
응답 방식	단순 입력 → 생성	다단계 추론 기반 생성
오류 검출	사용자 피드백 기반	LLM 자체 판단 및 재시도 내장
근거 제공	단일 검색 결과 기준	복수 문서 비교 + 강화 근거 구성

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4. 기대 효과

영역	개선 효과
정확성	관련성 낮은 문서 제거로 hallucination 감소
설명 가능성	추론 경로와 근거 명시 가능 (chain-of-thought + 문헌 인용)
자동 회복성	중간 응답 실패 시 자체 재요청 가능 (self-healing loop)
LLM 비용 절감	필요한 문서만 재사용하여 context token 최적화

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5. 활용 사례

도메인	활용 방식	효과
법률 AI	판례 문서 검색 + 다단계 요약 생성	모순 응답 감소, 인용률 향상
의료 정보	질병 관련 논문 기반 진단보조	hallucination 방지 및 신뢰도 상승
기술 문서 QA	수백만건의 API 문서 검색 응답	정확도 + citation 기반 신뢰 확보

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6. 구현 고려사항

항목	설명	권장 도구
Re-ranking 성능	정확도에 직접 영향	Cohere Rerank, BGE Reranker
ReAct prompt 설계	추론 실패 유도 방지	체계화된 프롬프트 + 중간 state 로깅
컨텍스트 길이 최적화	LLM token 한계 고려 필요	LangChain + ContextWindow 조절
Tool 연동 유연성	API/DB/브라우저 호출 설계 필요	LangGraph, ReAct Agent 기반 설계

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7. 결론

Self-Correcting RAG는 단순한 정보 검색 기반의 LLM 응답 구조를 넘어서, LLM 스스로 문제를 탐색하고, 부족한 정보를 보완하며 응답 정확도를 높이는 방향으로 진화한 구조입니다. 고신뢰, 고정밀 응답이 필요한 산업에서 특히 강력한 효과를 발휘하며, 향후 Agent형 LLM 아키텍처의 표준 구성 요소로 자리매김할 것으로 기대됩니다.