Practical Agentic RAG with SpringAI in Modern Enterprise Applications by Dan Dobrin @ Spring I/O 25
- 엔터프라이즈 환경에서 Spring AI를 사용한 실용적인 Agentic RAG 구축 강조 🛠️.
- Java가 엔터프라이즈 환경에서 GenAI 애플리케이션 개발에 적합하며, Python에 대한 의존성을 줄일 수 있음 ☕.
- 워크플로우와 에이전트의 차이점을 설명하고, 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하는 방식 강조 🤖.
- 다양한 도구와 웹 검색을 활용하여 에이전트의 능력을 향상시키는 방법 제시 🔍.
- RAG(Retrieval Augmented Generation)를 통해 엔터프라이즈 데이터에 기반한 신뢰성 있는 정보 제공 중요성 강조 📚.
- 데이터 정확성, 최신 정보 유지, 설명 가능성 측면에서 RAG의 이점 설명 💡.
- 벡터 임베딩을 사용하여 텍스트 데이터를 수치화하고 벡터 데이터베이스에 저장하는 방식 설명 📊.