AI 요약관련 정보

• 문맥 엔지니어링은 컨텍스트가 커짐에 따라 발생하는 문제 해결에 중요 🛠️.
• RAG(검색 증강 생성)는 LLM 응답 개선을 위해 관련 정보만 선택적으로 추가하는 기술 🔍.
• LangGraph를 사용하여 에이전트를 구축하고, LLM 호출 및 도구 실행을 위한 노드를 정의할 수 있다 ⚙️.
• 컨텍스트 가지치기는 불필요한 정보를 제거하여 모델의 집중력을 향상시킨다 ✂️.
• 요약은 컨텍스트를 압축하여 정보 손실 위험을 줄이면서 효율성을 높인다 📝.
• 컨텍스트 오프로딩은 정보를 LLM 컨텍스트 외부에 저장하여 장기적인 정보 유지를 가능하게 한다 💾.
• LangGraph의 상태 객체는 에이전트 실행 전반에 걸쳐 정보를 저장하고 관리하는 데 유용하다 🗄️.