Created by AI 전통적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 한계를 뛰어넘는 혁신 기술, ReAct 아키텍처가 AI 대화형 에이전트의 판도를 어떻게 바꿀지 궁금하지 않으신가요? 이제 그 해답을 함께 살펴보겠습니다. ReAct 아키텍처는 RAG 기술의 진화된 형태로, 단순한 정보 검색과 응답 생성을 넘어 지능적인 추론과 행동을 결합한 혁신적인 접근 방식입니다. 이 기술은 다음과 같은 핵심 특징을 가지고 있습니다: 반복적 추론과 […]
2025년 최신 RAG 기술, 멀티 에이전트 협업과 실시간 모니터링 핵심 전략은?
Created by AI 단순 검색-생성 모델에서 벗어나, 여러 AI 에이전트가 협업하는 혁신적 RAG 시스템이 어떻게 AI의 한계를 넘어서는지 궁금하지 않으신가요? 2025년 9월 현재, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술은 놀라운 진화를 거듭하고 있습니다. 특히 주목할 만한 발전은 멀티 에이전트 AI 시스템과의 통합입니다. RAG의 혁신: 멀티 에이전트 시스템 최신 RAG 기술의 핵심은 여러 AI 에이전트가 동시에 작동하며 서로 협력하는 […]
2025년 최신 Azure AI Search 기반 RAG 구현 가이드 완벽 분석 5가지 핵심
Created by AI 대용량 언어 모델(LLM)의 혁신적인 능력에도 불구하고, 기업 환경에서의 실제 적용에는 여전히 한계가 존재했습니다. 이러한 한계를 극복하고 기업의 정보 검색과 의사결정을 혁신적으로 개선하는 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 어떻게 기업의 데이터 활용 방식을 근본적으로 변화시키고 있을까요? RAG의 핵심: 정확성과 최신성의 결합 RAG 기술은 LLM의 강력한 생성 능력과 기업의 실시간 데이터를 결합하여 정확하고 최신의 […]
2025 최신 Agentic RAG 기술과 평가 기준, Databricks 실제 사례는 무엇일까?
2025년, AI 기술은 우리의 상상을 뛰어넘는 수준에 도달했습니다. 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술의 진화는 놀라운 속도로 이뤄지고 있습니다. 그 중심에는 ‘Agentic RAG’라는 혁신적인 접근법이 자리 잡고 있습니다. 이 기술은 단순한 정보 검색과 생성을 넘어, 복잡한 문제를 스스로 구조화하고 해결하는 능력을 보여주고 있습니다. Agentic RAG의 핵심은 ‘계획-검색-정제-평가’의 사이클을 끊임없이 반복하는 데 있습니다. 이 과정을 통해 AI는 마치 […]