Building Agentic RAG with LlamaIndex - 0. Introduction

강의 소개

• DeepLearning.AI에서 제공하는 무료 강의
• LlamaIndex의 CEO가 직접 진행

개념 설명

RAG

• 컨텍스트를 추출하고 해당 컨텍스트를 프롬프트에 고정해 LLM을 한 번 호출
• 단순한 질문을 처리하는 데에 유리

Agentic RAG

• 데이터를 바탕으로 추론과 의사 결정을 거치는 리서치 에이전트를 활용 (여러 번의 처리 가능)
• 복잡한 요청을 처리하는 데에 유리

Routing

• 요청을 처리할 때 여러 개의 도구 중 어떤 것을 사용할 지를 결정하는 과정

Tool Use

• 도구란, 에이전트가 사용할 일종의 인터페이스(=도구)
• 에이전트는 도구를 선택하고 도구를 위한 적절한 인자(argument) 또한 선택

Multi-step reasoning with tool use

• 도구를 사용하여 LLM으로 하여금 여러 단계의 추론 진행하도록 가능