AI 자동화6분
에이전트 RAG를 작은 모델로 짜는 법: 도구 선택은 코드가, 답은 모델이
에이전트 RAG라는 말을 처음 들었을 때 떠올린 그림은, 모델이 스스로 판단해 도구를 부르는 거였습니다. "이 질문은 검색을, 이 질문은 DB 조회를" 모델이 결정하고, 그 결과를 받아 다시 답을 쓰는 구조. 그런데 막상 작은 로컬 모델로 이걸 짜려니 한 가지가 걸렸습니다. 도구를 고르는 결정을 모델에게 맡길 수가 없었…
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그 챗봇 설계, 이름이 다 있습니다: 쿼리 라우팅부터 Agentic RAG까지
지난 글(챗봇이 목록을 자꾸 틀린다면: 생성이 아니라 조회를 시키세요)에서 "재고 질문은 LLM이 아니라 DB가 답하게 하라"는 구조를 소개했습니다. 그런데 이 구조, 저희가 발명한 게 아닙니다. 부품 하나하나에 이미 정식 이름이 있고, 수십 년 된 것도 있습니다.