agentic rag (2) 썸네일형 리스트형 Agentic RAG와 MCP 서버 통합 가이드: AI 검색 최적화 방법 1. AI 검색을 한 단계 더 발전시키는 방법AI의 발전으로 정보 검색 방식도 변화하고 있습니다. 기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식은 질문에 대해 외부 데이터를 검색하고 답변을 생성하는 강력한 기술이지만, 단순한 1회 검색으로 인해 복잡한 질문에는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 개념이 Agentic RAG입니다.Agentic RAG는 AI 에이전트(Agent) 를 활용하여 다단계 검색 및 재조정을 수행하는 방식으로 더욱 정교한 답변을 제공합니다. 여기에 MCP(Model Context Protocol) 서버 를 추가하면, 다양한 데이터 소스와 도구를 표준화된 방식으로 연결하여 검색의 효율성을 극대화할 수 있습니다.이 글에서는 Agentic RAG와.. Agentic RAG: 차세대 AI 정보 검색과 생성의 혁신 폭발적으로 증가하는 데이터 속에서 정확하고 효율적인 정보 검색은 더 이상 단순한 기술적 요구가 아닌 현대 AI 시스템의 필수 조건이 되었습니다. 기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 검색을 결합해 놀라운 혁신을 이뤘지만, 점점 복잡해지는 사용자 요구 사항과 다단계 추론, 동적 맥락 변화에는 한계가 있었습니다.이 한계를 넘어서는 솔루션이 바로 **Agentic RAG(지능형 검색-생성 시스템)**입니다. Agentic RAG는 자율적이고 지능적인 에이전트를 통해 기존의 RAG 시스템을 발전시켜, 더 나은 적응력, 추론 능력, 그리고 맥락 이해를 제공합니다. 이 글에서는 Agentic RAG의 개념, 구성 요소, 특징, 활용.. 이전 1 다음