AI 요약관련 정보

• RAG 2.0은 Agentic RAG와 지식 그래프를 결합하여 AI 에이전트의 지식 검색 능력을 극대화합니다. 🚀
• 기존 RAG의 한계는 유연성 부족으로, 에이전트가 검색을 정제하거나 다양한 지식 소스를 탐색할 수 없다는 점입니다. 🚧
• Agentic RAG는 에이전트가 지식 베이스를 탐색하는 방법을 스스로 추론하고, 질문 유형에 따라 최적의 검색 전략을 선택하게 합니다. 🧠
• 지식 그래프는 관계형 정보를 표현하여 엔티티 간의 복잡한 연결(예: 회사 파트너십)을 이해하는 데 탁월하며, 벡터 데이터베이스를 보완합니다. 🕸️
• 벡터 데이터베이스는 개별 정보 검색에, 지식 그래프는 관계형 질문에 적합하며, 에이전트는 이 둘 중 적절한 도구를 선택하여 사용합니다. 🛠️
• 데모에서는 구글 AI 이니셔티브는 벡터 검색, OpenAI와 Microsoft 관계는 그래프 검색, 복합 질문은 두 가지 모두를 사용하는 것을 보여줍니다. 📊
• 이 시스템은 Pydantic AI, Graffiti, Neo4j, PostgreSQL(PGVector), FastAPI를 포함한 기술 스택으로 구축되었으며, Claude Code의 도움을 받았습니다. 💻
• 무료 GitHub 템플릿을 제공하여 사용자가 쉽게 Agentic RAG + 지식 그래프 시스템을 구축하고 실행할 수 있도록 지원합니다. 🎁
• 템플릿 설정에는 Python, PostgreSQL(Neon), Neo4j, LLM API 키가 필요하며, 로컬 또는 클라우드 환경에서 배포 가능합니다. ⚙️