Rag9 728x90 AI 에이전트 개발 A to Z 체크리스트 및 실전 구축 아키텍처 종합 매뉴얼 0) 무엇을 만들 건가요? (용어 정리)AI 에이전트: 목표를 받고 → 계획을 세우고 → 도구/지식을 사용해 → 결과를 내며 → 스스로 개선(기억/성찰)하는 시스템필수 구성요소: LLM(추론) · 도구(툴) · 메모리(단/장기) · 지식(RAG) · 계획(Planner/State) · 안전장치(Guard) · 관측(로그/모니터링)1) 목표·요구사항 정의핵심 미션: “무엇을 자동화/대체/가속화할 것인가?”SLO/KPI: 응답시간, 정답률/사실성, 사용자 만족도(CSAT), 월간 비용(원/세션), 실패율리스크: 오조작(잘못된 실행), 데이터 유출, 비용 폭주예시(리서치 에이전트)미션: “주제 키워드 → 10개 신뢰 소스 검증 → 2p 요약 리포트 + 참고 링크”KPI: 60초 내 완료, 허위 인용 0건, 월.. 2025. 8. 28. AI 기반 선언적 로그 분석 플랫폼: 보안 인텔리전스 자동화의 새로운 접근 “정규식·파서 없이 결과 스키마만 선언하면, LLM이 보안 이벤트/이상징후를 구조화 JSON으로 변환 → SIEM 대시보드/알림/IR까지 자동화”“Declarative Log Analysis with LLM — 보안 이벤트 자동 탐지와 SIEM 통합”“LLM-Powered Log Analysis: 구조화된 보안 이벤트 추출과 운영 자동화”“로그는 말한다, AI가 해석한다 — Declarative Security Log Analyzer”“Regex 없는 로그 분석, 선언만 하면 AI가 처리한다”“Log Analysis Reinvented: Declarative Extraction + LLM”“보안 로그 분석의 패러다임 전환 — LLM 선언적 추출과 SIEM 연동”“LLM 기반 SOC 자동화: Wazuh, .. 2025. 8. 27. 대형 언어 모델(LLM) 환경 애플리케이션 권한 최소화 및 보안 아키텍처 1. 주제 정의대형 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션은 단순 대화형 챗봇을 넘어 내부 데이터 검색, 자동화 에이전트, 외부 API 연동 등 점차 업무 핵심 도구로 확산되고 있습니다. 그러나 LLM은 예측 불가능성, 프롬프트 조작(prompt injection), 자동화 속도로 인해 인간 사용자보다 훨씬 높은 보안 리스크를 가집니다. 따라서 LLM 권한 최소화 및 통제 관리란,LLM이 처리하는 모든 요청에서사용자 권한 ∩ LLM 권한 ∩ 태스크 권한의 교집합만 허용하는 실효 권한(effective permissions) 모델을 기반으로리소스 단위까지 권한을 제어하고,인증/인가 체계(OAuth 등)의 한계를 보완하는 보안 아키텍처를 설계하는 것을 의미합니다.2. 주요 원칙2.1 최소 권한 원칙 (Leas.. 2025. 8. 22. LlamaParser + LangChain + Vector DB로 완성하는 RAG 문서형 AI 챗봇 왜 문서 기반 챗봇인가?오늘날 대부분의 기업 정보는 아래와 같은 형태로 존재합니다.📄 PDF 제품 매뉴얼📊 Excel 실적 보고서📑 내부 정책 문서 (Word)🖼️ 이미지 포함된 PPT 발표자료이러한 비정형 문서들은 단순 텍스트가 아니기 때문에, AI가 직접 이해하기 어렵습니다.→ 그래서 문서 → 정제된 텍스트 → 벡터화 → 검색 기반 AI 응답이라는 전체 파이프라인이 필요합니다.전체 파이프라인 구성도문서 업로드 → LlamaParser 파싱 → LangChain 분할 → 임베딩 → 벡터 DB 저장 → 질문 임베딩 → 벡터 검색 → RAG 응답 생성1️⃣ 문서 업로드 └── PDF, PPT, Word, Excel 등 다양한 포맷의 비정형 문서 ↓2️⃣ 문서 파싱 (LlamaPa.. 2025. 8. 3. 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. 이전 1 2 다음 728x90 728x90
