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개요Generative AI 시대에서 정보 기반 응답 시스템의 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 Retrieval-Augmented Generation(RAG)이 주목받고 있습니다. 그러나 수동으로 구축되는 RAG 파이프라인은 복잡하고 비효율적일 수 있으며, 운영과 유지 관리의 부담이 큽니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 진화형 접근 방식이 Auto-RAG Pipeline(ARAG)입니다. ARAG는 RAG의 전 과정을 자동화하여 지식 수집, 임베딩 생성, 쿼리 처리, 응답 생성을 통합적이고 반복 가능하게 수행하는 프레임워크입니다. 본 포스트에서는 Auto-RAG의 개념, 구성, 기술적 특징, 주요 장점과 실제 적용 사례까지 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의Auto-RAG Pipeline(ARAG)은 ..

개요Prompt Engineering Pattern Library(PEPL)는 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 제어하고 활용하기 위해 반복적으로 검증된 프롬프트 설계 기법을 체계적으로 정리한 패턴 집합이다. 다양한 목적(예: 추론, 요약, 분류, 대화)에 따라 최적화된 프롬프트 전략을 제공하여, 개발자와 연구자가 신뢰도 높은 LLM 응답을 유도할 수 있게 돕는다.1. 개념 및 정의항목설명정의LLM 응답 품질을 향상시키기 위해 반복적으로 사용되는 프롬프트 구성 방식 및 설계 전략의 체계적 카탈로그목적프롬프트 설계의 모범 사례(Best Practice)를 정형화하여 재사용성과 신뢰성 확보필요성프롬프트 결과의 비결정성과 품질 불일치를 줄이기 위한 표준 설계 가이드라인 제공2. 특징특징설명장점패턴 중심 ..

개요Auto-GPT는 사용자가 지정한 고수준 목표를 LLM이 스스로 세분화하여 작업 계획을 수립하고, 도구를 사용하며, 반복적으로 평가·개선해가며 목표를 달성하는 '자율형 에이전트 시스템'의 대표적 구현 방식입니다. 다양한 프레임워크들이 오픈소스 기반으로 등장하고 있으며, 복잡한 다단계 작업을 자동화하려는 다양한 산업 현장과 개인 프로젝트에 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Auto-GPT Framework는 LLM 기반 에이전트가 인간의 간섭 없이 일련의 태스크를 순차적으로 실행하는 시스템을 구축할 수 있도록 도와주는 오케스트레이션 환경입니다.핵심 구성: 목표 설정 → 계획 수립 → 실행 → 메모리 갱신 → 평가 반복철학: 인간의 역할은 ‘지시’에 국한되고, 수행은 AI가 자동으로모델 기반: ..