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LLM이 프라이빗 정보를 기반으로 답하려면 RAG(Retrieval Augmented Generation) 는 필수!

하지만 사용자 질문이 애매하면 답변도 덩달아 헷갈리죠.

질문을 잘하라고 잔소리할 게 아니라, 질문을 똑똑하게 만들어주는 AI 에이전트가 있다면 어떨까요?

이 에이전트가 필요한 정보는 다시 물어보고, 모호한 부분은 찝어서 물어봐주고, 최신 정보는 외부 API에서 쏙쏙 가져옵니다.

지금 대부분의 RAG가 “묻고 답하기”의 일방통행이라면, 에이전트 기반 RAG는 양방향 소통으로 사용자와 함께 고민합니다.

이제 LLM과 손발이 척척 맞는 에이전트 기반 RAG 전략을 만나보세요!

이창수올거나이즈

20년 전, 자연어 처리 연구로 AI의 문을 두드리던 대학원생이었습니다. LLM과 AI 에이전트 시대가 올 줄 알았던 걸까요?

이제는 한국, 미국, 일본을 오가며 AI 비즈니스에 몰입한 연쇄창업가가 되었습니다. 기술과 비즈니스 사이에서 고민하며 고객의 문제를 푸는 재미에 푹 빠져 있죠.

각 나라의 AI 도입 차이도 그저 글로벌 비즈니스의 묘미일 뿐! 오늘도 Interdisciplinary와 global 정신을 품고 열심히 AI 의 혜택을 설명하고 다닙니다.

#Agent based RAG #Interactive RAG #Enterprise RAG