적응형 RAG

제시해주신 소스 문서(raw/AI 개발자가 반드시 알아야 할 9가지 RAG 아키텍처 - 실무 예제로 배우는 완전 가이드.md) 및 지시사항에 따라 **‘적응형 RAG’**에 대한 위키 노트를 성공적으로 작성했습니다.

작성된 위키 노트는 적응형 RAG.md 파일로 저장되었습니다.

---

📄 주요 작성 내역 요약

1. 지정 Frontmatter 스키마 반영:
   • type: workflow, status: draft, core: false
   • sources: ['raw/AI 개발자가 반드시 알아야 할 9가지 RAG 아키텍처 - 실무 예제로 배우는 완전 가이드.md']
   • created: 2026-08-27, updated: 2026-08-27
2. 개념 연동 (Obsidian Wiki Link):
   • RAG, Naive RAG, 에이전틱 RAG, 자가 검증형 RAG, GraphRAG 지식 그래프 파이프라인, Self-RAG, 에이전틱 워크플로우, 프로덕션 RAG 가드레일 등과 자연스럽게 연결했습니다.
3. 구체적 실무 예시 및 코드 수재:
   • Pydantic과 LangGraph를 활용하여 [검색 생략, 표준 RAG, 다단계 에이전트 RAG]로 질문을 동적 분류/분기 처리하는 라우팅 파이프라인 Python 코드를 포함했습니다.
   • 소스 문서에 기반한 ‘대학교 학사 일정 안내 비서’ 시나리오(단순 인사, 단발성 사실 확인, 복합 분석 질의별 처리 방식)를 명시했습니다.
4. 검증 가능한 출처 표기 및 오탐 리스크(충돌/트레이드오프) 분석:
   • 수치 및 실행 특징(지연 시간 1초 미만 등)에 대한 소스 파일 경로를 괄호로 명시했습니다.
   • 라우터 분류 오탐 시 불완전한 답변 생성 리스크 및 라우팅 모델 설계 시의 트레이드오프를 정리했습니다.