업무 생산성 향상을 위한 Agentic RAG 기반 서비스
삼성리서치에서 개발 중인 Agentic RAG 기반 보고서 작성 서비스인 ‘DeepDive’의 아키텍처와 기술적 고도화 여정을 소개합니다. 긴 문서에서 핵심만 빠르게 추출하는 방법부터 멀티 에이전트 협업으로 다중 문서를 분석하는 방식까지 업무 효율을 높이는 Agentic AI 기술을 실제로 개발하는 과정에서 마주한 문제와 해결책을 담았습니다.
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삼성리서치에서 개발 중인 Agentic RAG 기반 보고서 작성 서비스인 ‘DeepDive’의 아키텍처와 기술적 고도화 여정을 소개합니다. 긴 문서에서 핵심만 빠르게 추출하는 방법부터 멀티 에이전트 협업으로 다중 문서를 분석하는 방식까지 업무 효율을 높이는 Agentic AI 기술을 실제로 개발하는 과정에서 마주한 문제와 해결책을 담았습니다.
RAG 성능에 있어 문서 전처리는 핵심적인 요소 중 하나입니다. Markdown은 LLM이 구조를 이해하기 쉬운 포맷으로, 토큰 효율과 응답 안정성 측면에서 장점이 있습니다. 이번 쿡북에서는 PDF를 Markdown으로 바꿔 LLM 친화적인 입력을 만드는 방법을 정리합니다. LLM 애플리케이션의 성능은 모델뿐만 아니라 주입되는 데이터의 품질, 즉 전처리에도 큰 영향을 받습니다. 특히 문서를 참고하여 답변을 생성해야 하는 RAG(검색 증강 생성)
※ 참가 신청은 12월 8일 월요일 13:00에 마감됩니다. COMMIT 신청하기 goorm 구름은 ‘모두가 개발자가 된다’는 비전으로 ‘개발자 성장 중심’ 생태계를...
시작하며안녕하세요. SR(Service Reliability) 팀에서 SRE(site reliability engineer, 사이트 안정성 엔지니어링) 업무를 맡고 있는 이채승(a...
안녕하세요. 스포카 백엔드팀 프로그래머 남경호입니다. 최근 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI가 주목받으면서 저희 스포카에서도 AI 스터디를 진행했습니다. AI에 대해 들어본 적은 있었지만, 실제로 접해본 적은 없어서 스터디를 통해 프롬프트 엔지니어링, RAG, 랭체인 등의 개념을 배우고 이를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 기초를 익힐 수 있었습니다. 이번 글에서는 저희가 AI를 어떻게 제품에 활용했는지 소개해 드리고자 합니다. RAG를 사용
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