LLM, RAG 및 Knowledge Graph를 활용한 AI Agent 구축

인공지능이 진화함에 따라 정적인 언어 모델만으로는 복잡한 현실 세계의 문제를 해결하기에 더 이상 충분하지 않습니다. 진정으로 지능적인 시스템을 구축하려면 Large Language Models (LLMs)의 추론 능력과 동적인 외부 데이터 소스를 결합해야 합니다. 본 강의는 기초적인 AI 개념부터 정보를 검색하고, 구조화된 지식을 바탕으로 추론하며, 자율적으로 행동을 취할 수 있는 Agentic 시스템 설계에 이르기까지 여러분을 안내합니다. 모델의 환각(Hallucination) 현상을 제거하고 정확하며 컨텍스트가 풍부한 답변을 제공하기 위해 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 및 Knowledge Graph를 통합하는 방법을 배우게 됩니다. 배울 내용: - LLM, 벡터 검색, Agentic 워크플로우의 핵심 용어 이해 - 모델을 외부 텍스트 데이터베이스에 연결하기 위한 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 구현 - 더 깊은 AI 추론을 위해 복잡하고 구조화된 관계를 표현하는 Knowledge Graph 설계 - 도구 호출(Tool Calling) 및 함수 실행(Function Execution)을 사용하여 다단계 작업을 해결하는 AI Agent 구성 - Agent의 행동과 의사결정을 가이드하기 위한 프롬프트 엔지니어링 패턴 적용 - 벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스의 강점을 결합한 하이브리드 아키텍처 구축 실습 생성형 AI 및 그래프 구조의 가장 기초적인 정의부터 시작하여, Agent 오케스트레이션 및 검색 파이프라인의 코드 기반 작성 예제로 나아갑니다. 본 강의는 AI Agent를 처음 접하고 고급 머신러닝 선수 지식 없이도 명확한 단계별 입문을 원하는 소프트웨어 개발자, 데이터 애호가, 기술 전문가를 위해 설계되었습니다. 지금 읽기 시작하여 자신만의 지능적이고 데이터 기반인 AI Agent 구축을 시작해보세요.