Overview

비정형 데이터를 대상으로(문서, Vector DB 등) 질문자의 답변에 필요한 내용을 검색하고 추출하여 제공하는 역할을 하는 Agent로 데이터를 제공하는 것이 역할이며 답변 생성에는 관여하지 않음

Roles & Tools

  • 비정형 데이터를 대상으로 요청에 적합한 데이터를 검색 및 추출
  • 요청이 모호한 경우 필요한 데이터를 찾을 수 있도록 요청을 재생성
  • 임베딩 벡터를 이용하여 벡터간의 유사도를 측정하여 데이터를 추출하는 방법 제공
  • 추출 성능을 높이기 위해 Sparse 방법과 Dense한 방법을 조합해 제공
  • 추출된 후보를 Re-Ranking 하여 최종 제공 데이터 선정
  • 데이터의 구조, Metadata 등을 이용하여 검색 속도 및 성능 향상

Benefits

  • Agent 간 최적 조율 & 워크플로우 통합을 통한 최적 플로우 설계
  • Agent 간 협업 강화 및 실행 최적화를 통해 AI 시스템 성능을 극대화
  • 실시간 상황 분석을 통한 동적 의사결정 지원
  • 유연한 Agent 및 워크플로우 추가, 조정을 통한 AI 시스템 확장성 및 안정성 강화

External Tools

검색 엔진, Vector DB, 문서 도구 등

  • Chroma
  • google
  • Milvus
  • MS Excel
  • MS PPT
  • naver
  • Pinecone

Use Cases

  • 웹 검색을 통해 필요한 cloud 상의 필요한 정보를 추출
  • 내부 문서 시스템에 접근하여 요청에 따른 임무를 수행하기 위해 필요한 데이터를 추출
  • Vector DB를 검색하여 필요한 데이터 추출
  • 장비 매뉴얼을 검색하여 운용에 필요한 지식 추출

Quick Start

아래 코드를 Runway-AI Agent Factory에서 실행하면 Agent의 실행 및 수정이 가능합니다.
curl -fsSL https://agent-repo/install-RetrievalAgent.sh | bash

AI Agent Factory 란?
산업 현장의 복잡한 문제를 해결하기 위해 최적화된 AI 에이전트 라이브러리로, Runway에서 즉시 실행·관리할 수 있습니다.