RAG 에이전트 실무
한 달 전쯤 회사 워크플로우 자동화를 새로 짜야 하는 상황이 생겼다. 고객 문의가 들어오면 RAG 파이프라인으로 관련 문서를 검색하고, 답변 초안을 만들고, 담당자에게 슬랙으로 알림을 보내는 구조였다. 처음엔 Dify로 전체를 구축했다. 화면이 깔끔하고 LLM 워크플로우를 만드는 데 특화된 느낌이 강해서 며칠은 만족스러웠다. 그런데 외부 API 몇 개를 붙이고, 조건 분기가 복잡해지고, 커스텀 로직이 필요해지는 순간부터 … Read more
요즘 기업 AI 도입 관련 대화를 하다 보면 거의 예외 없이 나오는 말이 있다. “우리도 AI 써야 하는 건 알겠는데, 뭘 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어요.” 맞는 말이다. 챗GPT 계정 하나 만들어서 팀 전체가 돌려쓰는 걸 ‘AI 도입’이라고 부르기에는 뭔가 아쉽고, 그렇다고 수억 원 들여 자체 AI 시스템을 구축하기엔 부담스럽다. 그 사이 어딘가에 실용적인 답이 있다. … Read more
처음 Dify를 접했을 때 솔직히 “또 이런 거 나왔네” 싶었다. LangChain, n8n, Flowise에 이어 또 하나의 AI 워크플로우 빌더 아닌가 싶어서 별 기대 없이 열었다가, 한 시간쯤 지나서 탭을 닫지 못하고 있는 나를 발견했다. 구체적으로 어디서 충격을 받았냐면, 내가 LangGraph로 이틀 동안 구현하려고 씨름하던 RAG 파이프라인을 Dify에서 드래그앤드롭 30분 만에 뚝딱 돌아가게 만들었을 때였다. 물론 … Read more
요즘 테크 업계에서 가장 뜨거운 키워드를 꼽으라면 단연 AI STUDIO입니다. 구글, 마이크로소프트, HP, 인피닉 등 글로벌 빅테크부터 국내 스타트업까지 앞다퉈 자체 AI STUDIO 플랫폼을 선보이고 있거든요. 대체 AI STUDIO가 무엇이길래 이렇게 많은 기업들이 투자하는 걸까요? 그리고 기업들은 이 플랫폼을 통해 어떤 미래를 그리고 있을까요? 한 줄 요약부터 드리자면, AI STUDIO는 AI 모델을 개발하고 테스트하고 배포하는 … 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