Agentic RAG 시스템 구축하여 복잡한 다중 검색 자동화하기
중급45분2026-04-22
LangChain과 OpenAI API를 활용하여 사용자의 복잡한 질문을 분석하고 스스로 필요한 도구를 선택해 정보를 찾는 지식 에이전트를 구축합니다. 에이전트의 사고 과정과 행동이 로그로 출력되며, 여러 번의 검색 결과를 종합하여 정답을 제시하는 Python 챗봇 스크립트를 완성합니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- AI 에이전트의 작동 원리를 이해합니다.
- LangChain의 ReAct 프레임워크를 사용하여 에이전트를 구축할 수 있습니다.
- 에이전트가 사용할 맞춤형 도구(Tool)를 정의하고 연결할 수 있습니다.
- 단순 RAG를 넘어 복잡한 질문에 답하는 Agentic RAG 시스템을 구현할 수 있습니다.
어떻게 진행해요
1. 프로젝트 환경 설정 및 라이브러리 설치
2. OpenAI API 키 설정
3. 가상 지식 베이스 및 검색 함수 구현
4. 에이전트를 위한 '검색 도구' 정의
5. ReAct 프레임워크 기반 에이전트 생성
6. 에이전트 실행기(AgentExecutor) 설정
7. 복잡한 질문으로 에이전트 테스트하기
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요