- AI 에이전트를 활용한 사람 정보 추출: 이메일 주소 등의 입력 정보를 바탕으로 웹 검색을 통해 사람에 대한 정보를 추출하는 AI 에이전트 구축 및 평가. 🕵️♂️
- 다단계 처리 과정: 웹 검색 → 구조화된 노트 생성 → 최종 정보 추출의 3단계 과정을 통해 정확도 향상. 🧱
- LangChain 및 Taverly 활용: LangChain 프레임워크와 Taverly 검색 엔진을 사용하여 에이전트 구현. 💻
- 기본 스키마 제공 및 반복적 검색: 사용자가 스키마를 제공하지 않아도 기본 스키마를 사용하며, 필요시 추가 정보 추출을 위해 검색을 반복. 🔄
- 투명한 시스템 설계: LangChain Studio를 통해 에이전트의 내부 동작 과정을 상세히 확인 가능. 👀
- 모듈화된 코드 구조: 각 단계(쿼리 생성, 검색, 노트 생성, 정보 추출)가 별도의 함수로 구현되어 유지보수 및 확장 용이. ⚙️