- AI 에이전트 구축 전 LLM, RAG, 벡터 데이터베이스, JSON, API 등 핵심 개념을 이해하는 것이 필수입니다. 🏗️
- 대규모 언어 모델은 다음 단어를 예측하는 데 특화되어 있으며, 자체적으로는 행동을 취할 수 없음을 인지해야 합니다. 🧠
- RAG와 벡터 데이터베이스는 유사성 기반 검색을 통해 AI가 환각 없이 정확한 정보를 제공하도록 돕는 강력한 시스템입니다. 📚
- JSON과 API는 데이터 교환의 보편적인 수단으로, 이를 이해해야 외부 서비스와 효율적으로 상호작용할 수 있습니다. 🔗
- 모든 기술적 세부 사항을 알 필요 없이, 시스템이 가치를 제공하는 데 필요한 만큼만 이해하는 것이 중요합니다. 💡
- 반복적이고, 시간 소모적이며, 오류 발생 가능성이 높고, 확장 가능한 프로세스를 자동화 대상으로 선정해야 합니다. 💰
- 확장 가능한 자동화는 비즈니스 성장에 따라 ROI가 기하급수적으로 증가하여 더 큰 가치를 창출합니다. 📈
- 구축 전에 모든 단계를 상세히 매핑하여 병목 현상과 예외 상황을 미리 파악하고 효율적인 개발을 가능하게 합니다. 🗺️
- 모든 프로세스 매핑에는 트리거, 데이터 소스, 데이터 변환, 의사 결정 지점, 데이터 목적지가 포함됩니다. 🖐️
- 선형적이고 예측 가능한 작업에는 워크플로우를, 비선형적이고 도구 선택이 필요한 복잡한 작업에는 AI 에이전트를 사용해야 합니다. ⚙️
- 불필요한 AI/에이전트 사용은 지연, 비용, 비일관성을 증가시키므로, 필요할 때만 적용해야 합니다. 🚫
- 초기 단계에서 오류를 빠르게 발견하고 수정하여 신속하게 개념 증명(POC)에 도달하는 것이 중요합니다. 🚀
- 실제 사용 및 테스트를 통해서만 드러나는 예상치 못한 시나리오에 대비하고, 이를 해결하기 위한 패턴을 식별해야 합니다. 🚧
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