AI 기반 에이전틱 검색 아키텍처와 RAG의 미래 탐색

핵심

이 슬라이드쇼는 AI 기반 검색 시스템의 미래 방향을 탐색하는 여러 프레젠테이션과 자료를 수집한 컬렉션이다.

주요 주제 영역

검색 증강 생성(RAG) 기술

• 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) — 데이터를 스마트한 답변으로 변환하는 기술
• RAG 아키텍처의 포괄적 개요와 기술 구조
• 정밀 언어 모델을 위한 RAG
• RAG 서비스 개발 가이드 및 구현 방법론

에이전틱 AI(Agentic AI)

• 초보자와 중급자를 위한 에이전틱 AI 입문
• 에이전틱 RAG의 정의, 유형, 활용사례, 구현 방법
• AI 시스템의 자율적 의사결정과 작동 원리

검색 엔진 최적화(SEO)와 머신러닝

• 구글봇과의 크롤 예산(crawl budget) 협상
• 검색에서의 머신러닝 — 구글의 머신러닝 API 대 오픈소스 솔루션 비교
• 검색 엔진을 위한 인간 평가자와 AI 평가자 비교

고급 기술 및 최적화

• 맥락 튜닝(context tuning) 전략으로 RAG 성능 극대화
• 그래프 RAG(GraphRAG) 및 프로덕션 환경의 RAG
• RAG 확장의 비용 효율성
• 코드 없이 빌드하는 AI RAG 애플리케이션 (2025)

의미론적 검색(Semantic Search)

• 검색 알고리즘 기저의 강력함 — 시맨틱 검색 튜토리얼
• 자연언어 처리(NLP)와 RAG의 실제 응용

구글 업데이트와 SEO 진화

• 구글의 수많은 알고리즘 업데이트 추적 및 대응

포함 자료 형식

프레젠테이션(PPT/PPTX), PDF 문서, 컨퍼런스 발표 자료 등 다양한 형식으로 제공된다.