AI 요약관련 정보

• AI 에이전트의 다음 진화는 지식 그래프를 활용한 인간과 유사한 장기 기억력 구현에 있습니다. 🧠
• Zep을 사용하여 사용자 및 비즈니스 관련 정보를 엔티티와 관계형 그래프로 저장, 에이전트가 과거 대화와 저장된 사실을 기반으로 더 지능적인 응답을 생성합니다. 🌐
• 관계형 그래프는 에이전트가 사용자의 선호도, 비즈니스 정보 등을 기억하고 맥락에 맞는 맞춤형 답변(예: 개인화된 비디오 아이디어 제안)을 제공하여 상호작용의 질을 향상시킵니다. 💡
• 지식 그래프의 모든 정보를 에이전트에 전달할 경우, API 토큰 사용량이 급증하여 비용이 매우 비싸질 수 있는 문제가 발생합니다. 💸
• n8n의 기본 Zep 통합 대신 HTTP 요청을 사용하여 Zep API에 직접 접근, 현재 쿼리에 가장 관련성 높은 소수의 사실만 필터링하여 가져옴으로써 토큰 사용량을 크게 절감할 수 있습니다. ✂️
• Zep에서 가져온 복잡한 JSON 데이터를 코드 노드(AI 도구 활용)로 정제하고, 단기 대화 기록과 필터링된 장기 기억을 시스템 메시지에 통합하여 에이전트에 전달하는 것이 중요합니다. 🧹
• 최적화된 방식(1045 토큰)이 기본 Zep 통합 방식(2403 토큰)보다 약 2.5배 적은 토큰을 사용하여 효율성을 입증했습니다. 🚀
• 이 고급 에이전트 설정 워크플로우는 무료 커뮤니티를 통해 JSON 파일로 다운로드 가능하여 사용자들이 쉽게 적용할 수 있도록 지원합니다. 🤝