AI 도우미, RAG 기반 Multi-Agent 구축 경험 공유!
by DD
7개월 전
조회수 10
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 Multi-Agent 시스템을 구축하여 데이터 분석 업무를 자동화함
LangGraph를 활용한 Supervisor 패턴 아키텍처 설계 및 ChromaDB 기반의 RAG Agent 구현
Streamlit을 통해 사용자 인터페이스를 구축하고, AI를 활용한 개발 생산성 향상
Supervisor 패턴의 핵심 원리
Supervisor 패턴은 Multi-Agent 시스템의 중앙 제어를 담당한다. 구체적으로, 사용자 질의 분석 및 적절한 Agent 선택을 통해 작업 흐름을 관리한다. 따라서, 확장성과 유연성을 확보하고, Agent 간의 결합도를 낮춘다.
RAG Agent 구현 상세
RAG Agent는 ChromaDB를 활용하여 사내 데이터 분석 자료를 검색한다. 유사도 검색 후 LLM을 통해 관련성을 재평가하여 정확도를 높인다. 반면, Chunking 및 임베딩 방식에 따라 검색 성능의 차이가 발생하므로, 지속적인 최적화가 필요하다.
AI 기반 개발 생산성 향상
저자는 AI를 활용하여 아키텍처 설계, 코드 작성, 디버깅을 수행했다. 구체적으로, Claude/GPT를 통해 설계 및 코드 생성 시간을 단축했다. 따라서, AI 페어 프로그래밍을 통해 개발 생산성을 향상시키고, 새로운 기술에 대한 접근성을 높였다.
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