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I Built a Swarm Agent RAG System Inspired by Karpathy's LLM Wiki
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AI/ML

Multi-modal Swarm Agent 및 Oracle 구조를 통한 RAG 검색 정밀도 향상

I Built a Swarm Agent RAG System Inspired by Karpathy's LLM Wiki

Edu Arana2026년 4월 22일3분advanced

AI 요약

Context

단일 Retriever 기반 RAG의 modality별 특성 무시로 인한 검색 누락 발생. 코드, 테이블, 텍스트 등 다양한 데이터 형식이 혼재된 지식 베이스에서 단일 임베딩 전략으로는 낮은 Relevance 확보라는 한계 존재.

Technical Solution

  • modality-aware 전략을 적용한 Text, Code, Image, Table 전담 Swarm Agent의 병렬 검색 구조 설계
  • Cross-encoder 기반 Re-ranking 및 LLM reasoning을 결합한 2단계 Oracle 평가 게이트 구현
  • Cosine Similarity 0.95 이상의 유사 쿼리를 즉시 반환하는 Semantic Query Cache 도입으로 파이프라인 부하 감소
  • Model Context Protocol(MCP) 서버 표준 채택을 통한 외부 AI Host와의 플러그인 인터페이스 통합
  • Cloudflare Workers AI 기반의 서버리스 인퍼런스 스택 구성을 통한 GPU 인프라 의존성 제거
  • D3.js를 활용한 Vector Space 시각화로 검색 결과의 공간적 분포 검증 체계 마련

실천 포인트

- 데이터 modality가 다양할 경우 단일 Retriever 대신 전문화된 Agent들의 Parallel Search 구조 검토 - 검색 결과의 투명성 확보를 위해 LLM 기반의 Reasoning-based Verdict 필터링 단계 추가 - 단순 Exact Match 캐싱이 아닌 Semantic Similarity 임계치 기반의 Cache Layer 설계 - 외부 LLM 에코시스템과의 확장성을 위해 MCP(Model Context Protocol) 표준 적용 고려

태그

#MCP#RAG#Vector Database#Multi-modal#Swarm Agent
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