Elasticsearch를 활용한 Agent RAG 시작하기

검색의 진화를 탐구하고 에이전트적 접근 방식이 검색을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요.

대규모 언어 모델(LLM)은 기본적인 챗봇에서 기업 전체의 데이터 및 검색 플랫폼을 구동하는 데 이르기까지 큰 발전을 이루었습니다. LLM이 더욱 정교해짐에 따라 검색의 개념 자체가 변화하고 있습니다.

이 웨비나에서는 기업 검색에서 LLM의 활용이 진화하고 에이전트 기반 패턴이 빠르게 부상하는 양상을 살펴봅니다. 에이전트가 도구를 사용하고 의사 결정을 내리는 방식을 간략하게 살펴보고, 실제 검색 환경에서의 실제 적용 사례를 살펴봅니다. 주요 주제로는 에이전트가 하이브리드 검색에서 중요한 이유와 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 애플리케이션 구축에 어떻게 도움이 되는지 등이 있습니다.

이 웨비나는 기업 검색 기술 분야에서 앞서 나가고자 하는 개발자, 데이터 과학자, 기술 영향력 있는 인물, 제품 관리자를 위해 고안되었습니다.

하이라이트

• LLM을 통한 검색이 어떻게 진화하고 있는지 알아보세요. 간단한 챗봇이 복잡한 엔터프라이즈 검색 사용 사례를 강화하도록 어떻게 진화했는지 알아보세요.

• 에이전트 개념: 도구 사용 및 의사 결정을 포함한 에이전트 기능을 학습합니다.

• 에이전트 사용 사례: 에이전트가 검색 및 엔터프라이즈 애플리케이션을 어떻게 강화하는지에 대한 예를 알아보세요.

• 하이브리드 검색의 가치: 최신 애플리케이션에서 하이브리드 검색의 중요성과 대규모 구현의 어려움에 대해 알아보세요.

추가 리소스:

• 1부 - 의미론적 검색 우수성: AI 시작하기 다시보기
• Elastic 검색 벡터 검색 기능 탐색
• Generative AI 시작하기
• Elasticsearch Relational Engine 으로 응용프로그램에 AI 검색을 구축
• 세계에서 가장 많이 다운로드된 벡터 데이터베이스 검색
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