AI 요약관련 정보

• RAG의 단점: 잘못된 텍스트 반환, 추가 정보 무시 등으로 실제 구현이 어려움 🤯
• Agentic RAG 소개: 기존 RAG의 한계 극복, 에이전트가 데이터를 지능적으로 탐색 가능하게 함 🔎
• Agentic RAG의 작동 방식: 벡터 데이터베이스 활용, 에이전트가 추가 정보 탐색 및 활용 가능 🧠
• 구현 예시: Crawl for AI, Superbase, Pantic AI Docs, Streamlit 활용한 실제 구현 과정 설명 💻
• 추가 정보: Quadrant vs. Superbase 비교, 시스템 확장 방법, 설정 없이 직접 사용 가능 여부 등 💡