한국어 요약by Claude · 2026. 4. 20.
프로덕션급 RAG 시스템 5부작 시리즈의 마지막 편. 앞 4편(Hybrid RAG·Semantic Chunking·Custom Reranking·Parent-Child Architecture)에서 만든 파이프라인을 에이전트가 호출할 수 있는 도구로 승격한다. 단일 질의응답만 하던 rag_search를 타입드 툴로 래핑하고 로컬 Llama 3.2(Ollama)에 연결, 세션 메모리를 가진 스테이트풀 에이전트로 다중 턴 대화·팔로업·맥락적 명확화를 지원. 에이전트가 언제 검색할지를 스스로 결정하는 구조.
- •5부작 프로덕션 RAG 시리즈의 마지막 편 — 에이전트 래핑
- •rag_search를 타입드 툴로 승격 + 세션 메모리 추가
- •로컬 Llama 3.2 (Ollama) 기반 스테이트풀 에이전트
- •에이전트가 언제 검색할지 자율 결정
- •다중 턴 대화·팔로업·맥락 명확화 지원
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Building a Tool-Augmented RAG Agent with Session Memory
출처:Towards AI
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#RAG에이전트#세션메모리#Llama#LangGraph#툴증강
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