AI 에이전트, LangGraph, RAG
RAG 시스템, LangGraph 멀티에이전트, FastAPI 백엔드, 벡터 데이터베이스 등 AI 시스템을 직접 설계하고 구현하는 과정을 다룹니다. 실제 프로젝트 경험을 바탕으로 한 구현 가이드와 트러블슈팅을 공유합니다.
빠르게 알아보는 핵심 요약 요즘 기업들마다 AI 에이전트 도입이 화두인데요. 막상 개발하려면 몇 달이 걸리고 보안 문제는 또 어떻게 해결하나 고민이 많으셨을 겁니다. Lyzr는 이런 고민을 한 번에 해결해주는 풀스택 AI 에이전트 플랫폼입니다. 사전 제작된 수백 개의 블루프린트로 개발 시간을 70%나 단축할 수 있고, 엔터프라이즈급 보안 기능까지 기본으로 탑재되어 있어요. 개발자든 비즈니스 담당자든 누구나 쉽게 … Read more
PostgreSQL에서 벡터 데이터베이스를 구축하려는 개발자들에게 희소식입니다. Langchain-postgres 0.0.16 버전이 나오면서 임베딩 저장과 검색이 훨씬 간편해졌습니다. 특히 기존 PGVector에서 PGVectorStore로 업그레이드되면서 성능과 관리 편의성이 크게 개선되었는데요, 오늘은 이 최신 모듈을 활용해서 실제로 어떻게 임베딩을 저장하고 검색하는지 핵심 기능을 중심으로 알아보겠습니다. 핵심 요약 Langchain-postgres 0.0.16은 PostgreSQL 기반 벡터 데이터베이스를 쉽게 구축할 수 있게 해주는 최신 패키지입니다. PGVectorStore를 … Read more
핵심 요약 최근 AI 에이전트 개발 시장에서 노코드 플랫폼이 급부상하고 있습니다. 개발자가 아니어도 드래그 앤 드롭만으로 복잡한 멀티에이전트 시스템을 구축할 수 있게 되면서, 기업들의 AI 도입 장벽이 크게 낮아지고 있습니다. 이 글에서는 노코드 에이전트 플랫폼이 어떻게 실제 코드와 연결되는지, 요약·RAG·라우팅·검증 에이전트를 어떻게 조합하는지, 그리고 LangGraph 기반의 플로우 설계 핵심을 실무 관점에서 풀어드립니다. “코딩 없이 AI … Read more
핵심 요약 기업 환경에서 RAG 시스템을 구축할 때 가장 큰 난관은 수많은 문서 중에서 정확한 정보를 빠르게 찾아내는 것입니다. 특히 10페이지짜리 간단한 보고서부터 1000페이지가 넘는 기술 매뉴얼까지 다양한 분량의 문서가 섞여 있다면 검색 정확도는 더욱 떨어지게 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 사전에 문서를 체계적으로 요약하고, 이를 쿼리 라우팅에 활용하는 Agentic RAG 접근법이 주목받고 있습니다. 문서 … Read more
핵심 요약 생성형 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 제대로 구축하려면 단순히 검색과 생성을 연결하는 것만으로는 부족합니다. NLP 기술을 활용한 정교한 문서 처리와 에이전트 전략을 통한 지능적인 정보 활용이 필수입니다. 최신 RAG 시스템은 쿼리 재작성, 하이브리드 검색, 컨텍스트 압축, 멀티 에이전트 협업 등을 통해 답변 품질을 극적으로 향상시키고 있습니다. 요즘 AI 챗봇이나 검색 시스템을 만들다 보면 RAG라는 단어를 빼놓을 … Read more