LlamaIndex와 RAG를 활용한 AI 에이전트 구축

인공지능이 진화함에 따라 정적인 언어 모델만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 현대적인 애플리케이션은 맞춤형 데이터를 능동적으로 검색하고 다단계 작업을 실행할 수 있는 AI를 필요로 합니다. 이 코스에서는 LlamaIndex를 사용하여 대규모 언어 모델과 자체 데이터 소스 간의 간극을 메우는 방법을 배웁니다. AI 에이전트와 Retrieval-Augmented Generation (RAG)의 기본 개념부터 시작하여, 견고하고 데이터 기반의 에이전트 워크플로우를 구축하는 과정을 단계별로 진행하게 됩니다. 학습 내용: - AI 에이전트, LLM 및 RAG 아키텍처의 기본 용어를 이해합니다. - 맞춤형 데이터 소스를 수집, 인덱싱 및 쿼리하도록 LlamaIndex를 구성합니다. - AI 응답의 정확성과 관련성을 높이기 위해 기본적인 RAG 파이프라인을 구축합니다. - 복잡한 쿼리를 분해하고 작업을 효과적으로 라우팅할 수 있는 에이전트 워크플로우를 설계합니다. - 현대적인 벡터 데이터베이스를 통합하여 데이터를 효율적으로 저장하고 검색합니다. - 프롬프트 엔지니어링 기초를 적용하여 에이전트가 신뢰할 수 있는 결과물을 내도록 가이드합니다. 이 코스는 필수 용어와 기본 개념부터 시작하여, 첫 번째 데이터 인덱스와 에이전트 루프를 구성하기 위한 실습 과제로 안내합니다. 단순한 문서 쿼리에서 시작하여 복잡한 데이터셋에 대해 추론할 수 있는 다단계 AI 에이전트를 설계하는 단계까지 나아갑니다. 이 코스는 에이전트 워크플로우의 메커니즘을 이해하고자 하는 초보자, 예비 데이터 엔지니어, 그리고 AI 경험이 없는 개발자를 위해 설계되었습니다. 지금 바로 읽기 시작하여 데이터의 잠재력을 끌어내고 첫 번째 지능형 AI 에이전트를 구축해 보세요.