정적 파이프라인을 넘어서: LlamaIndex로 AI 에이전트 강화

기본 검색-증강 생성(RAG) 시스템은 일반적으로 하드코딩된 단계에 의존하여, 실행할 때마다 정의된 경로를 따릅니다. 이러한 시스템에는 실시간 의사 결정이 없고, 입력 데이터에 따라 동적으로 조정되는 액션도 없습니다. 이러한 제한은 복잡하거나 변화하는 환경에서 유연성과 응답성을 줄이는 주요 약점을 보여주는 전통적인 RAG 시스템의 약점입니다. LlamaIndex는 에이전트(opens new window)를 도입하여 이러한 제한을 해결합니다. 에이전트는 정적 데이터 소스에서 "읽을" 수 있는 쿼리 엔진보다 한 단계 더 나아갑니다. LLM에 의해 구동되는 이러한 에이전트는 지정된 작업을 수행하기 위해 제공된 도구 세트에서 가장 적절한 도구를 선택하여 일련의 액션을 수행할 수 있습니다. 이러한 도구는 기본 함수와 같은 간단한 것부터 포괄적인 LlamaIndex 쿼리 엔진과 같은 복잡한 것까지 다양할 수 있습니다. 사용자 입력 또는 쿼리를 처리하고, 이러한 입력을 처리하는 방법에 대한 내부 결정을 내리고, 추가 단계가 필요한지 아니면 최종 결과를 제공할 수 있는지 판단합니다. 이러한 자동화된 추론 및 의사 결정 능력은 복잡한 데이터 처리 작업에 있어 에이전트가 매우 적응적이고 효율적입니다.