AgentScope RAG + 메모리 아키텍처 — 지식 기반 에이전트 만들기
KnowledgeBase, 벡터 저장소(Qdrant/Milvus), ReMe 장기 메모리로 지식 기반 에이전트 구축.
AgentScope RAG + 메모리 아키텍처 — 지식 기반 에이전트 만들기
에이전트가 도구를 쓰고, 파이프라인으로 협업하고, MCP로 외부 서비스를 연동하더라도 한 가지가 빠져 있습니다 — 지식입니다. 회사 문서를 읽지 못하는 에이전트는 매번 같은 질문에 "모르겠습니다"라고 답합니다.
이 글에서는 AgentScope의 RAG(검색 증강 생성) 시스템과 메모리 아키텍처를 다룹니다. 문서를 벡터화하고, 에이전트가 필요할 때 검색하고, 대화 맥락을 장기 기억으로 저장하는 방법을 구현합니다.
시리즈: Part 1: 시작하기 | Part 2: 멀티 에이전트 | Part 3: MCP 서버 연동 | Part 4 (이 글) | Part 5: 실시간 음성 에이전트 | Part 6: 프로덕션 배포
1. RAG 개요
여기부터는 유료 연재입니다
- ✓ 「AgentScope 멀티 에이전트」 연재 전체: 한국어 5편, 영어 5편
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