- Google의 ADK와 Vertex AI RAG 서비스를 활용하여 Google Drive 문서에 기반한 질문에 답변하고, 새로운 문서를 추가하여 지속적으로 지능을 향상시키는 RAG 에이전트 구축 방법을 설명합니다. 🧠
- 에이전트는 Vertex AI RAG 서비스에 도구 요청을 보내 데이터 소스(코퍼스)를 식별하고, 관련 문서를 검색하며, 벡터 스토어에서 가장 적합한 정보를 찾아 답변을 생성하는 RAG 쿼리 과정을 수행합니다. 🔍
- 새로운 Google Drive 문서를 에이전트에 쉽게 추가할 수 있으며, 이 과정에서 문서는 청킹, 임베딩, 벡터 스토어 저장 단계를 거쳐 에이전트의 지식 기반을 확장합니다. ➕
- 구축 과정은 Google Cloud 프로젝트 생성 및 Vertex AI 서비스 활성화, Google Cloud CLI 설치 및 구성, 그리고 로컬 개발 환경 설정 및 코드 검토의 세 단계로 이루어집니다. 🛠️
- Gemini Flash 2.5 모델 사용 및 문서 저장 비용이 매우 저렴하여 전체 데모 실행에 드는 비용이 미미합니다. 💸
- 무료 소스 코드와 7,000명 이상의 AI 개발자 커뮤니티(주간 코칭 포함)를 통해 학습 및 지원을 받을 수 있습니다. 🤝
- RAG(Retrieval Augmented Generation)는 실제 AI 애플리케이션 구축에 필수적인 핵심 기술로 강조됩니다. ⭐
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