에이전틱 RAG란 무엇인가 — 계획·검색·검증·생성으로 이어지는 4단계 구조 정리
한 번 검색해 답하고 끝나는 기존 RAG와 달리 에이전틱 RAG는 계획·검색·검증·생성 에이전트가 나눠 일한다. 업무 절차를 자동화한 독일 은행 도입 사례와 함께 전체 구조, 두 가지 구현 방식, 활용 분야를 정리했다.
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AI TOPIC
에이전틱 RAG 최신 뉴스와 핵심 해설
에이전틱 RAG 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 5편을 최신순으로 모았습니다.
RAG 심화 가이드: 청킹 전략, 벡터DB 선택, RAGAS 평가, 에이전틱 RAG 정리
검색 증강 생성(RAG)의 성패를 가르는 청킹 전략과 벡터 데이터베이스 선택, RAGAS 평가법, HyDE·GraphRAG·에이전틱 RAG 같은 고급 기법, 그리고 파인튜닝과의 차이를 실전 관점에서 정리한다.
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프로덕션 RAG 완전정복: 랭체인·벡터DB로 실패 모드 해결과 스케일링
문서 10개에서는 되던 RAG가 1만 개에서 무너지는 이유를 짚고, 랭체인과 벡터 데이터베이스로 다섯 가지 실패 모드를 해결하며 비용·품질을 최적화하고 에이전틱·그래프·멀티모달까지 다루는 프로덕션 RAG 강의를 정리했다.
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AI 에이전트 입문 가이드 — LLM·메모리·도구로 자동화 시스템 구축하기
마이크로소프트 개발자 채널의 'AI 에이전트 입문' 강의를 정리했다. 에이전트의 3요소, 도구 호출·계획·멀티에이전트·메타인지·운영 배포까지 핵심을 한국어로 풀었다.
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에이전틱 RAG 쉽게 이해하기 — LLM이 데이터 출처를 스스로 고르는 RAG 진화형
RAG에 에이전트를 더한 '에이전틱 RAG'의 작동 원리를 IBM 설명으로 풀이한다. LLM이 질문 맥락을 해석해 여러 벡터DB 중 알맞은 출처를 고르고, 무관한 질문은 실패 안전장치로 보낸다.
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