AI 요약관련 정보

RAG 시스템의 가장 큰 문제점 중 하나는 AI 에이전트가 실제로 어떤 소스를 사용했는지 알 수 없다는 것입니다. 에이전트가 착각한 걸까요? 관련 없는 문서를 가져온 걸까요? 단순히 인용만으로는 충분하지 않습니다. 이 영상에서는 사용자가 직접 개입하여 소스를 검증하는 RAG 에이전트를 구축하는 방법을 보여드립니다. 사용자는 검색된 문서/데이터 덩어리를 확인하고 승인 또는 거부할 수 있으며, 그 후에야 에이전트가 답변을 생성합니다. 이 방법은 RAG 에이전트를 구축하고 개선하는 과정에서 특히 유용한 도구입니다! CopilotKit은 AG-UI 네이티브 버전으로 완전히 재작성된 v1.50을 출시했는데, 이 작업에 완벽하게 적합합니다. 저는 Pydantic AI 백엔드와 React 프런트엔드 간의 실시간 상태 동기화를 위해 CopilotKit의 새로운 useAgent 훅을 사용하고, 사용자가 직접 어떤 소스를 사용할지 제어할 수 있도록 하는 휴먼 인 더 루프 기능을 추가했습니다. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 제가 이 RAG 에이전트에서 했던 것처럼 생성형 UI를 구축하고 싶으시다면 CopilotKit을 확인해 보세요: https://copilotkit.ai ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ AWS 및 Kiro와 협력하여 1월에 총상금 17,000달러가 걸린 AI 코딩 해커톤을 개최합니다! 자세한 내용을 확인하고 무료로 등록하려면 다음 링크를 방문하세요. https://dynamous.ai/kiro-hackathon Dynamous Agentic Coding Course가 정식 출시되었습니다. AI 코딩을 위한 안정적이고 반복 가능한 시스템 구축 방법을 배우세요. https://dynamous.ai/agentic-coding-co... CopilotKit + AG-UI + Pydantic AI를 사용한 RAG 에이전트: https://github.com/coleam00/human-in-... Pydantic AI AG-UI 문서: https://ai.pydantic.dev/ui/ag-ui/ CopilotKit useAgent Hook 문서: https://docs.copilotkit.ai/direct-to-... CopilotKit A2UI 출시: https://docs.copilotkit.ai/whats-new/... ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 00:00 - 휴먼 인 더 루프 RAG AI 에이전트 소개 02:48 - 기술 스택 - CopilotKit, Pydantic AI, AG-UI 04:13 - 새로운 useAgent 훅 (핵심 기능) 06:02 - 휴먼 소스 검증을 적용한 RAG 에이전트 작동 모습 07:58 - 에이전트 아키텍처 Excalidraw 다이어그램 10:11 - RAG 흐름 이해를 위한 간단한 코드 분석 15:24 - 새로운 CopilotKit 릴리스 + Google A2UI 통합 16:30 - 마무리 생각 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ AI의 가능성을 한계까지 끌어올리는 여정에 함께하세요. 매주 수요일 저녁 7시(CDT)에 영상을 업로드할 예정입니다!