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RAG기반 AI Agent 서비스 개발 스터디 - 10/29 off 모임
- DEVOTEE 요약
- 10월 29일 스터디에서 정량·정성 데이터 수집 및 딜리버리 관련 논의를 진행했습니다. 정성평가는 세부 항목별로 랜덤 담당자 배정을 통해 과정을 공유하고 품질을 확보하며, 정량 데이터는 파싱 후 RDB에 저장하여 향후 결과를 공유할 예정입니다.
10/29 off 미팅 결과
정량, 정성데이터 수집, 딜리버리. 효상님.
정량평가 시안에 반영
정성평가 세부 항목별로 담당자 배정, 과정공유, 품질확보.
담당자배정은 랜덤배정.
염정,
UI, FrontEnd 개발. 다인, 염정.
RAG 구축. 준희. 데이터딜리버리는 효상님.
정량데이터 파싱, RDB 저장
차주 진행결과 공유.
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- Agentic RAG: 지능형 검색·추론의 다음 단계
- 1. 들어가며 최근 AI 분야에서는 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처가 다양한 산업에 빠르게 확산되고 있습니다. 그러나 단순히 외부 지식을 불러와 답변하는 것만으로는 복잡한 실제 업무 요구를 충족하기 어렵습니다. 이에 등장한 개념이 Agentic RAG입니다. 이는 RAG에 에이전트(Agent)적 능력을 더해, 더 유연하고 상황에 맞는 추론을 가능하게 합니다. 2. 기존 RAG의 한계 일반적인 RAG 파이프라인은 크게 두 단계로 구성됩니다. 검색 단계: 사용자의 질의에 맞는 문서를 벡터 검색 등으로 찾아옴. 생성 단계: LLM이 검색된 문서를 참고하여 답변 생성. 하지만 이런 구조는 몇 가지 한계를 가집니다. 검색 결과에 ...
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- GPT 에이전트를 이용한 Tech Blog 글쓰기 자동화
- 1. 서로는 AI로 기술 블록을 쓰는 이유 기술 블록을 꾌장히 운영하는 것은 시간과 에너지가 많이 들는 일입니다. 최근에는 인간지능(AI)을 활용해 글쓴택 과정을 단순화하는 산량이 농보되고 있습니다. 실제로 많은 블록어들은 AI가 아이디어를 발국하고 초안을 작성하는 데 큰 도움을 준다고 말합니다. 어떻은 사람들은 AI를 사용하는 것이 반칙이라고 생각할 수도 있지만, 전문가들은 AI를 통해 블록장이 더 빠른고 쉬워진다며 더 장담스러질 수 있다고 공약합니다. AI를 통해 아이디어를 얻고, 글의 구조를 계획하며, 문법과 스타일을 정리하는 작업까지 자동화할 수 있기 때문입니다. 2. GPT 엘이전트라는 무슨 것인가? ChatGPT의 엘이전트 기능은 사용자가 보다 효율적으...
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- [AI 기술 개발] 05. RAG 기반 AI AGENT 서비스 개발
- 🌟 스터디 개요 및 학습 목표 2023년 6월 9일 오픈AI CEO 샘 올트먼이 한국을 방문하여 국내 100개사 스타트업과 만나 가진 간담회에서 할루시네이션 문제에 대한 해결 방안에 대한 질의에 RAG 기법을 언급한 이후, 현재 진행되고 있는 LLM을 이용한 AI 서비스의 대부분의 구조는 RAG 기반의 AI Chatbot, agent 구조로 진행이 되고 있다. 본 lab 에서는 ＇RAG 기반 AI AGENT 서비스 개발＇을 주제로 진행한다. 동시에 매주 새로운 AI 기술이 등장하는 트렌드를 리뷰, 공유하며, CURSOR 등 다양한 AI 서비스를 이용해 요구사항정의서 작성 등 실 프로젝트에서 활용할 수 있는 과제를 선정해 AI 서비스간의 비교분석도 진행해 본다. ...
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- 지난 5월22일 오후 8시~9시에 판교사옥에서 2차 오프라인 미팅을 진행하였습니다. 주제 : OpenLLM 스터디 2차 오프라인 모임 일시 : 5/22 20:00 ~ 21:30 장소 : 판교사옥 참석 : 멤버 9명 중 6명 스터디 내용 가. RAG, Langchain 1차 개발 경험 상호 공유 나. 향후 계획 RAG 2차 완성 코드 개발 개발 소스코드를 첨부하고 다른 사람의 코드를 모두 실행해 보면서, RAG와 Langchain의 정확한 이해 다. 스터디 목표 법 요약/문장요약/Q＆A 에 대한 RAG 및 Fine-tuning 완료 완성 형태 : 챗봇 또는 Web 등 완성품 형태의 UI 포함 라. 일정 RAG : 6/5 또는 6/19 Fine-Tuning : 6/1...
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- 안녕하세요. 데이터 시각화 스터디 리더 Eden입니다. 스터디 2회차 후기 입니다. | 아이스 브레이킹 타임 스터디에 앞서 가볍게 머리를 굴려보는(?) 시간을 가졌습니다. 이름하여 ＇넌센스 아재 그림 퀴즈 !! ＇ 대학생분들이 많이 맞추실 줄 알았는데... 아재 퀴즈라 그런지 생각보다 많이 모르시더라구요 ㅋㅋ 여러분들도 맞춰보세요. (7~10번 문제공개) 정답 아시는 분들은 댓글로 달아주세요!! | 태블로 기초 실습 (2회차) - 첫 번째 시간 오늘은 지난 실습에 이어 두 번째 실습날 입니다. 지난 실습에서 집계표(텍스트 테이블)와 가장 기본 차트인 막대차트와 파이차트 실습을 진행했는데요 이어서 지도를 이용한 시각화 방법인 맵 차트, 텍스트 워드클라우드를 실습했습...
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- 안녕하세요! DEVOCEAN OpenLab 3기 ＇AI를 활용한 데이터 분석 워크플로우 자동화＇ 스터디에 참여중인 장세연입니다. 😊 OpenLab 2기 때 왕태웅 프로님의 ＇데이터 시각화를 통한 Insight 얻기(with.Tableau ＆ AI)＇ 스터디에 참여했었는데요! 너무 유익했고 매주 기대하면서 참석했던 스터디여서 3기도 지원한 결과 운이 좋게 함께하게 되었습니다. 😁 회의실이 있는 19층은 처음 가봤는데 시설이 엄청 깔끔했고 T타워 내부에서는 일회용컵 없이 텀블러만 사용한다는 점도 처음 알았습니다!! 😲 OpenLab 3기도 열정을 다해 참여하겠다는 다짐을 하며 참석한 1회차 모임 소개글 시작하겠습니다! :D 🖥️ 스터디 소개 ＇AI를 활용한 데...
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- RAG기반 AI Agent 서비스 개발 (08/28 세번째 모임 회의록)
- 주요 안건 각자 준비한 RAG 관련 내용 공유 공유 내용 효상님: GraphRAG 활용기 Microsoft GraphRAG를 이용해 LLM 기반 지식 그래프 생성·검색 테스트 진행 기존 VectorDB 기반 RAG와 달리 Entity-Relationship 기반 탐색 가능 테스트 사례: 『어린왕자』 텍스트로 지식 그래프 구축 → 질의 응답 실험 장점: 포괄적 질문 대응 가능, 탐색성 향상 한계: 그래프 복잡성 관리 및 오류 조정이 어려움 현우님: YouTube 댓글 분석 RAG 시스템 문제: YouTube 댓글 수천 개를 일일이 읽기 어려움 (정렬·검색 한계, 감정 분석 부재) 해결: 댓글 수집 → 벡터DB(Qdrant) 저장 → LangGraph 오케스트레이션 ...
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