🏆50분
Challenge: RAG + KG + Agent 통합 파이프라인 완성
RAG + Agent 파이프라인 통합
Challenge: RAG + KG + Agent 통합 파이프라인 완성
통합 프로젝트 > RAG + Agent 파이프라인 통합
요구사항
RAG Service: 최소 5개 샘플 문서 로딩 + 검색 동작 확인
KG Service: Neo4j 연결 or Mock + 관계 탐색 동작 확인
Agent: 3가지 유스케이스(RAG, KG, RAG+KG) 정상 응답
대화 이력 유지: 연속 질문 시 맥락 유지
에러 핸들링: Neo4j 미연결 시 RAG만으로 폴백
평가 기준
- • 도구 선택이 질문 유형에 맞게 이루어지는가
- • 복합 질문(RAG+KG)에서 두 도구를 적절히 조합하는가
- • 에러 상황에서 시스템이 정상적으로 폴백하는가
- • 대화 이력이 유지되어 "그 설비"같은 대명사를 이해하는가
- • 응답이 한국어로 자연스럽게 생성되는가
보너스
- • 스트리밍 응답 구현 (run_stream)
- • MMR 검색으로 RAG 다양성 확보
- • 도구 사용 통계 로깅
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖RAG+KG+Agent 파이프라인 통합 검증AI 학습 팁
AI에게 세 컴포넌트 연결 지점의 데이터 형식 호환성과 병목 시나리오를 체계적으로 검토받으세요.
제조 AI 어시스턴트의 RAG + KG + Agent 통합 파이프라인을 완성 중이다. 다음을 검토해줘: (1) RAG 청크 메타데이터와 KG 노드 속성이 Agent 컨텍스트에서 충돌 없이 병합되는가, (2) KG 조회 실패 시 RAG 단독으로 품질 저하 없이 동작하는가, (3) 제조 도메인 전문 용어(설비 코드, 공정 ID)가 검색 단계에서 올바르게 처리되는가, (4) 응답 지연이 3초를 넘는 쿼리 유형과 최적화 방법은 무엇인가.
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