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[AI 에이전트 엔지니어링] Ch6. 지식과 메모리

도구와 오케스트레이션만으로는 부족해서 과거에 일어난 일을 기억해야함지식: 외부 사실과 도메인 특화 정보 (주로 RAG)메모리: 에이전트 자신의 히스토리 메모리 기본 개념컨텍스트 윈도우: 한 번의 호출에서 모델에 전달되는 모든 정보롤링 컨텍스트 윈도우: FIFO 방식으로 오래된 컨텍스트 제거장점: 구현 쉬움, 복잡도 낮음단점: 중요 정보도 관련성 무관하게 밀려남 검색키워드 기반 검색: BM25장점: 정확한 용어 매칭에는 탁월단점: 동의어나 개념적 연관성은 놓칠 수 있음시맨틱 검색: Embedding (Word2Word, GloVe, BERT → LLM)개념적 관계 파악 가능벡터 스토어 구현 RAG(1) 인덱싱: 문서 → 청크 분할 → 임베딩 → 벡터 DB 저장(2) 검색: 사용자 쿼리와 관련된 청크를 벡터..
AI 2026. 5. 30. 15:36
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