SECTION 3.2 LLM, RAG, AI 에이전트 비교
AI 에이전트 외에도 LLM, RAG(Retrieval-Augmented Generation)1 같은 용어를 들어봤을 것입니다. 이 책은 AI 에이전트에 집중하기 때문에 LLM, RAG에 대한 자세한 설명은 하지 않습니다만, 여기서는 LLM, RAG, AI 에이전트의 유기적인 상호 작용에 대해 간단히 살펴보려 합니다. 왜냐하면 이 세 가지 구성 요소는 서로 독립적으로 동작할 수 있지만 하나의 통합된 시스템으로 작동할 때, 더 강력하고 지능적인 AI 애플리케이션을 구축할 수 있기 때문입니다.
먼저 각각의 역할에 대해 알아보겠습니다.
▼ 표 3-2 LLM, RAG, AI 에이전트의 역할
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구분 |
LLM |
RAG |
AI 에이전트 |
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역할 |
두뇌(Brain) |
정보 수집(Information Source) |
작업 관리자(Task Manager) |
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주요 기능 |
질문 이해, 자연어 처리, 응답 생성 |
외부 데이터베이스 또는 웹에서 정보 검색 |
목표 설정, 계획 생성, 작업 실행, 재계획 |