입문자를 위한 AI 에이전트 핵심 이론과 실습의 모든 것 | 지능형 에이전트 구축 방법

00:00 AI 에이전트 개발 여정의 시작과 지식 활용의 중요성 소개 00:43 방대한 사내 문서 데이터에서 원하는 정보를 찾기 어려운 문제점 제시 01:23 거대 언어 모델(LLM)의 뛰어난 지식 수준과 특정 조직 데이터 부재라는 한계 03:00 LLM이 한 번에 처리할 수 있는 정보량인 '컨텍스트 창'의 물리적 제약 03:39 텍스트의 의미를 숫자로 변환하여 좌표로 포착하는 '임베딩' 기술 04:53 의미적 유사도에 따라 고속 검색을 가능하게 하는 '벡터 데이터베이스'와 청킹 전략 06:33 검색, 증강, 생성의 3단계를 통해 환각 현상을 줄이는 RAG 기술의 원리 08:55 다양한 AI 모델과 도구를 표준화된 인터페이스로 연결하는 프레임워크 '랭체인' 09:55 답변의 품질을 높이기 위한 질문 기법인 '프롬프트 엔지니어링'의 주요 기술 10:18 복잡한 업무 프로세스를 노드와 엣지로 설계하고 상태를 관리하는 '랭그래프' 12:15 AI가 외부 시스템 및 데이터베이스와 소통하기 위한 표준 프로토콜 'MCP' 13:04 기술의 조화를 통한 업무 효율 혁신과 AI 에이전트의 윤리적 과제 마무리