RAG (Retrieval Augmented Generation), AI Agent, 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)

출제 빈도: ★★★★★ | 난이도: ★★★★☆

답안.

Ⅰ. 개요

RAG는 외부 지식 저장소에서 관련 문서를 검색해 LLM 입력에 결합함으로써 최신성과 근거 기반 응답을 높이는 구조다.
AI Agent는 목표 달성을 위해 계획, 도구 호출, 상태 관리, 반성 루프를 수행하는 자율 실행형 AI 시스템이다.
프롬프트 엔지니어링은 모델이 원하는 형식과 제약으로 응답하도록 맥락, 예시, 역할, 출력 포맷을 설계하는 기법이다.

Ⅱ. 핵심 구성요소

Ⅰ. 개요
   1. 정의
   2. 기업형 생성형 AI의 정확성 요구

Ⅱ. 핵심 구성요소
   1. 검색 기반 증강 구조
   2. 에이전트 실행과 프롬프트 설계

Ⅲ. 특징 및 장단점
   1. 정확도 향상과 도메인 최신성 확보
   2. 검색 품질 의존과 에이전트 오작동 리스크

Ⅳ. 유사 기술과의 비교
   - RAG vs Fine-tuning 비교표

Ⅴ. 적용사례 및 향후전망
   1. 사내 문서 기반 챗봇과 업무 자동화 에이전트 구축
   2. 워크플로우 에이전트와 멀티에이전트 시스템 발전

해당 키워드의 기술적 구성요소와 동작 원리를 서술한다.

Ⅲ. 특징 및 비교

핵심 기술의 장단점과 유사 기술과의 차이를 분석한다.

Ⅳ. 적용 사례

실무 환경에서의 적용 사례와 기대효과를 제시한다.

Ⅴ. 전망

최신 기술 동향과 향후 발전 방향을 서술한다.