저자가 데모 데이에 '직원 휴가 정책이 뭐냐'고 물었더니 AI가 GDPR·업계 연봉 벤치마크를 장황히 답한 뒤 5문단에야 '시간 외 엔티틀먼트는 다를 수 있다'고 얼버무린 실패 사례. 실제 답은 '연 15일 PTO' 단 7단어. 저자는 이 경험 뒤 Agentic RAG로 전환, AI 비용을 66% 절감하면서 정확도를 크게 끌어올렸다. 단순 벡터 검색 + LLM이 아닌, 에이전트가 쿼리 이해 → 검색 전략 선택 → 후처리 검증까지 하는 구조.

• •전통 RAG 실패 사례 — 장황한 답변, 정작 핵심은 누락
• •Agentic RAG로 전환 후 AI 비용 66% 절감 + 정확도 향상
• •에이전트가 쿼리 이해 → 검색 전략 선택 → 후처리 검증 수행
• •No-code 가이드로 누구나 따라 할 수 있게 정리
• •'확장된 검색 테이블'이 아닌 실제 비서 수준 AI로 전환