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Azure에서 AutoGen + RAG로 구현하는 차세대 지능형 비즈니스 자동화 멀티에이전트 시대, AI가 스스로 일하는 시대가 왔다상상해보세요. 당신이 "다음 분기 마케팅 전략을 수립해줘"라고 요청하면, AI가 스스로 시장 데이터를 분석하고, 경쟁사 동향을 조사하며, 예산을 계산하고, 실행 계획까지 제시하는 세상을. 이것이 바로 AI 에이전트의 시대입니다. 기존의 AI가 "질문에 답하는" 수준이었다면, AI 에이전트는 "목표를 달성하기 위해 스스로 행동하는" 디지털 직원입니다. Microsoft Azure는 이런 혁신적인 AI 에이전트를 누구나 구현할 수 있는 완벽한 플랫폼을 제공합니다.Chapter 1: AI 에이전트란 무엇인가?🎭 인공지능의 진화: 대화에서 행동으로기존 AI vs AI 에이전트: 패러다임의 전환🤔 기존 AI (ChatGPT 스타일)사용자: "오늘 날씨는 어때.. 2025. 7. 11.
옵시디언 활용 나만의 지식 관리, Obsidian & AI: RAG + LangChain + Ollama 옵시디언(Obsidian)은 마크다운 기반의 로컬 노트 애플리케이션으로, 개인 지식 관리(PKM, Personal Knowledge Management)에 최적화된 도구입니다. 단순한 메모 앱을 넘어, 노트 간의 유기적인 연결을 통해 '두 번째 뇌(Second Brain)'를 구축할 수 있는 강력한 플랫폼입니다.왜 옵시디언인가?완전한 데이터 소유권: 모든 노트가 로컬에 마크다운 파일로 저장강력한 연결성: 위키 스타일 링크로 지식의 네트워크 구축시각적 인사이트: 그래프 뷰로 지식 구조를 한눈에 파악무한한 확장성: 다양한 플러그인으로 기능 확장 가능기본 구조와 시작 방법1. Vault(보관소) 생성하기옵시디언은 'Vault'라는 단위로 노트를 관리합니다. Vault는 실제 컴퓨터의 폴더이므로, 원하는 위치에.. 2025. 6. 13.
어시웍스(AssiWorks)와 에이전틱(Agentic) AI 개념 및 활용 최근 AI 기술의 발전으로 많은 전형적인 기능이 마이크로서비스화되어 API로 제공되고 있으며, 문서·텍스트 등의 비정형 데이터 처리는 대규모 언어 모델(LLM) 기반으로 대체되고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 어시웍스(AssiWorks)는 다양한 AI 기능을 도구화(Tool)하고, 이를 연결하여 워크플로우(Flow)를 설계하며, 최종적으로 사용자의 요구에 따라 실행되는 에이전트(Agent)를 구축할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다.어시웍스를 활용하면 코딩 없이도 사용자가 쉽게 AI 기반 워크플로우와 에이전트를 구성할 수 있으며, 이를 여러 개 조합하여 팀(Team) 단위의 협업이 가능한 AI 시스템을 설계할 수 있습니다.1. 어시웍스의 핵심 개념어시웍스는 AI의 주요 기능을 도구(Tool)화하여 워크플로.. 2025. 3. 17.
LangChain 활용하여 문서 기반 응답 챗봇(Chatbot) 만들기 LangChain을 통해 문서 검색 챗봇을 만드는 가이드를 초보자도 따라할 수 있도록 단계별로 자세히 정리하겠습니다.1. 환경 설정 및 필요한 패키지 설치먼저 필요한 패키지를 설치합니다. 다음 명령어를 실행하세요.!pip install -q grobid-client langchain openai faiss-cpu PyPDF2 tiktoken2. OpenAI API Key 설정OpenAI API 키를 생성하고 환경 변수에 설정합니다.OpenAI API Key 생성 페이지에서 키를 생성합니다.아래 코드를 사용하여 키를 설정합니다.import openaiimport osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key_here"3. PDF 파일 다운로드 및 전처리예제.. 2024. 8. 12.
Anthropic LLM 서비스 활용한 RAG 시스템 구성 및 운영 Anthropic은 인공지능 연구 및 개발 회사로, 인공지능 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 사용한 다양한 서비스를 제공합니다. 이들은 인공지능의 윤리적 사용과 안전성을 강조하며, 강력한 언어 모델을 개발하고 있습니다. Anthropic의 LLM 서비스는 대화형 인공지능, 텍스트 생성, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야에 사용될 수 있습니다.주요 기능 및 특징대규모 언어 모델: Anthropic의 언어 모델은 방대한 양의 데이터로 학습된 대규모 모델로, 자연스러운 대화 및 고품질의 텍스트 생성을 지원합니다.안전성과 윤리성: 인공지능의 안전성과 윤리적 사용을 강조하여, 사용자에게 유익하고 해가 되지 않는 방향으로 모델을 개발하고 있습니다.다양한 응용 분야: 대화형 인공지능, 텍.. 2024. 8. 8.
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