로컬에서 Granite를 사용하여 다중 에이전트 RAG 시스템 구축

이 튜토리얼에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 필요하지 않은 로컬에서 다중 에이전트 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다. 에이전트 RAG는 AI 에이전트를 사용하여 작업을 계획하고 실행하여 RAG의 확장성과 최적화를 향상시킵니다. 작은 효율적인 모델인 Granite 3.2를 사용하는 다중 에이전트 시스템은 싱글 에이전트보다 우수한 성능을 제공합니다. 이 시스템은 모듈식 아키텍처를 사용하여 특수화된 에이전트를 포함합니다. 플래너, 리서치 어시스턴트, 서머라이저, 크리틱, 리플렉션 에이전트, 리포트 제너레이터 등 각 에이전트는 특정 역할을 수행하여 작업 완료 속도와 정확도를 향상시킵니다. AutoGen(AG2)은 워크플로우 및 의사 결정을 조정하고, Ollama는 로컬 LLM 서비스를 제공하며, Open WebUI는 사용자 상호작용을 제공합니다. 모든 구성 요소는 오픈 소스여서 프라이버시 및 비용 효율성을 우선시킵니다. 이 시스템은 문서 검색을 위한 벡터 데이터베이스 및 웹 검색을 위한 SearXNG와 같은 도구를 사용합니다. 자세한 설정 지침은 프로젝트의 GitHub 리포지토리에서 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 개인 노트북에서 접근할 수 있는 강력하고 프라이버시를 고려한 AI 시스템을 생성합니다.