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AI 에이전트 실전 구축 가이드: 2025 워크플로우·도구·운영 전략 AI 에이전트 실전 구축 가이드: 2025 워크플로우·도구·운영 전략AI 에이전트는 2025년 현재 가장 뜨거운 기술 키워드 중 하나입니다. 이 글은 AI 에이전트의 개념부터 설계 원칙, 데이터·도구·메모리 설계, 멀티에이전트 오케스트레이션, 평가와 운영까지 현업에서 바로 쓰는 실전 가이드를 목표로 합니다. 검색 트렌드와 실제 적용 사례를 바탕으로, 프로덕트 팀이 일·주 단위로 PoC를 완성하고 프로덕션에 안착시키는 로드맵을 제공합니다. AI 에이전트는 대화형 LLM을 넘어 계획·실행·관찰 루프로 실제 업무를 수행합니다. 본 글은 1) 요구사항 분석과 위험 모델링, 2) RAG+툴 조합 설계, 3) 메모리/상태 관리, 4) 멀티에이전트 패턴, 5) 안전장치·거버넌스, 6) 오프라인·온라인 평가 지표, 7.. 2025. 8. 26.
RAG 파이프라인 구축: 벡터DB 선택과 프롬프트 전략까지 (실전 가이드) RAG 파이프라인 구축: 벡터DB 선택과 프롬프트 전략까지 (실전 가이드)RAG 파이프라인을 올바르게 설계하면 사내 문서·매뉴얼·로그 같은 비정형 데이터를 즉시 검색해 답하는 실무형 AI를 만들 수 있습니다. 이 글은 RAG 시스템 구축의 핵심인 데이터 파이프라인, 벡터DB 선택, 검색·리랭킹·생성 최적화, 운영과 보안까지 실전 관점으로 정리했습니다. RAG 시스템 구축을 처음부터 끝까지 따라 하는 실전 가이드입니다. 수집→전처리→분할→임베딩→인덱싱→검색→리랭킹→프롬프트→생성→평가의 전 과정을 다루고, FAISS·Milvus·OpenSearch·Pinecone 등 벡터DB 비교와 비용·성능 튜닝, 모니터링·보안 팁, 파이썬 예제 코드까지 제공합니다. 목차 1. RAG 시스템이 왜 필요한가 2. 데이.. 2025. 8. 24.
2025년, AI 에이전트를 프로덕션에 넣는 가장 현실적인 방법: 아키텍처·RAG·평가·비용 최적화까지 2025년, AI 에이전트를 프로덕션에 넣는 가장 현실적인 방법: 아키텍처·RAG·평가·비용 최적화까지AI 에이전트를 올해 안에 실제 서비스로 돌리고 싶다면, 무엇부터 설계해야 할까요? 이 글은 2025년 관점에서 AI 에이전트 프로덕션 아키텍처, RAG 구현, 관측·평가·가드레일, 배포와 비용 최적화까지 한 번에 정리한 실전 가이드입니다. 팀 규모가 작아도 곧바로 적용 가능한 체크리스트와 예시를 담았습니다. 목차 1. 왜 지금 AI 에이전트인가 2. 프로덕션 아키텍처 한눈에 보기 3. RAG와 도구 사용: 성능을 끌어올리는 핵심 4. 관측·평가·가드레일: 품질과 안전성 확보 5. 배포 전략과 비용 최적화 실전 팁 6. (부록) 데이터·프롬프트 워크플로와 FAQ 1) 왜 지금 AI 에이전트인가 핵.. 2025. 8. 21.
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