MA-RAG는 복잡한 정보 검색 작업의 모호성과 추론 문제를 해결하기 위해 설계된 검색 증강 생성(RAG)을 위한 멀티 에이전트 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 Planner, Step Definer, Extractor, QA Agents와 같이 RAG 파이프라인의 각 단계를 담당하는 전문 AI 에이전트의 협업을 통해 작동합니다. 작업은 쿼리 명확화, 증거 추출, 답변 종합과 같은 하위 작업으로 세분화되며, 에이전트는 사고 과정 프롬프트를 통해 중간 추론을 통신합니다. 실험 결과, MA-RAG는 단독 LLM과 기존 RAG 방식보다 우수한 성능을 보이며, 특히 LLaMA3-8B 모델은 더 큰 단독 LLM보다 뛰어난 결과를 보였습니다. 또한, 의료 QA와 같은 전문 분야에서도 경쟁력 있는 성능을 보였습니다.
