AI 활용한 대규모 지식 통합 에이전트 구축

AI 에이전트를 통한 지식 통합 실험

소개

저는 최근 AI 에이전트를 사용하여 여러 가지 흥미로운 실험을 진행해 왔습니다. 본 게시물에서는 특정 주제에 대한 지식을 최대한 많이 한 에이전트를 구축하고 여러 가지 시험을 수행한 결과를 공유하고자 합니다.

저는 Reddit에서 특정 주제에 대한 게시물을 가져오고 가능한 한 많은 지식을 구축하여 좋은 답변을 제공할 수 있는 에이전트를 설정하기로 했습니다. 이를 위해 다음과 같은 단계를 거쳤습니다.

Python 코드 설정: 특정 키워드가 포함된 게시물을 가져오는 Python 코드를 설정했습니다.
데이터베이스 연결: 게시물 제목과 내용을 사용하여 관련 정보를 검색할 수 있는 Vector 데이터베이스를 연결했습니다. 이 데이터베이스에는 해당 주제에 대한 정보가 로드되어 있습니다.
규칙 설정: 에이전트가 따라야 할 규칙을 설정했습니다. 이러한 규칙에는 소문자 사용, 인사말 제거, 인간적인 방식으로 응답하기 등이 포함됩니다.

에이전트 구축 후 Reddit에서 오픈AI와 관련된 주제를 검색하여 게시물을 가져왔습니다. 그런 다음 에이전트가 게시물의 질문에 답하도록 했습니다.

에이전트의 답변은 대체로 만족스러웠습니다. 답변은 게시물의 맥락을 잘 반영하고 정보가 풍부하며 규칙을 따르고 있었습니다.

이 실험을 통해 AI 에이전트를 사용하여 특정 주제에 대한 지식을 통합하고 유용한 답변을 생성할 수 있음을 확인했습니다. 이러한 접근 방식은 고객 지원, 콘텐츠 생성, 정보 검색 등 다양한 분야에 적용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

이는 지속적인 실험이며 에이전트의 기능을 개선하기 위해 추가적인 연구와 개발을 수행할 계획입니다. 이 실험에 대한 질문이나 의견이 있으시면 언제든지 저에게 연락 주시기 바랍니다.

이 실험에 사용된 코드는 GitHub에 공개되어 있습니다. 관심이 있으시면 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: