AWS Bedrock Knowledge Base Retriever를 활용한 RAG 애플리케이션 구축 가이드
서론
클라우드 환경에서 비공개 데이터를 활용해 머신러닝 모델을 빠르고 효율적으로 사용자 정의하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. AWS는 Knowledge Bases for Amazon Bedrock이라는 강력한 도구를 제공하여 개발자가 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 글에서는 AWS Bedrock Knowledge Base Retriever를 ...
6월 12일 01:16에 게시됨
에이전틱 RAG 구축 실전: LLM 기반 RAG와 AI 에이전트 통합 아키텍처
개요
본 글에서는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)과 AI 에이전트(AI Agent) 개념을 결합한 에이전틱 RAG(Agentic RAG)에 대해 상세히 다룹니다. 먼저 RAG의 검색 증강 생성 원리와 AI 에이전트의 지각-의사 결정 메커니즘을 개별적으로 설명하고, LangChain과 LangGraph 프레임워크를 활용하여 문서 처리, 벡터 저장소 구축, 지능형 질의응답 시스템의 전체 구현 과 ...
6월 5일 23:38에 게시됨
SQLDatabase Toolkit 활용한 자연어 기반 데이터베이스 질의응답 시스템 구축
개요기업 환경에서 데이터 접근성은 핵심 경쟁력이 되었다. SQLDatabase Toolkit은 대형언어모델(LLM)과 관계형 데이터베이스를 연결하는 브리지 역할을 수행하여, 비개발자도 자연어로 복잡한 데이터를 탐색할 수 있게 한다.아키텍처 특성이 툴킷은 단순한 SQL 생성기가 아닌, 반복적 쿼리 정제 메커니즘을 내장한다. 실행 오류 발생 시 스키마 정보를 재해석하여 자동으 ...
5월 21일 19:45에 게시됨