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이 곳에 Agentic AI 세미나와 관련해 궁금하신 내용들 질문 주시면 감사드리겠습니다.

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실시간성이 중요한 서비스에서 답변 품질 높히는법

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실시간성이 중요한 서비스에서 답변 품질 높히는법

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마지막에 말씀하신 대로 실시간성이 중요한 서비스(예를들면 고객 대응 챗봇)에서는 reasoning, reflection이 쉽지 않은데요. 이런 상황에서 답변 품질을 높이려면 어떻게 풀어나가는게 좋을지 의견 부탁드립니다.

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첫번째 세션 질문 다시 문의 드립니다.

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첫번째 세션 질문 다시 문의 드립니다.

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보통 업무는 하나의 task만 수행 하는 게 아니라 여러 task를 활용해서 업무를 처리하기 때문에 Flow를 통해서 구성해야 할 것 같습니다.

다만, 업무에서 사용하는 데이터가 동일할 수도 있지만, 데이터의 속성이 조금씩 차이가 있을 수 있는데, 이럴 때 데이터를 정규화하고 flow를 구성하는 것이 날지 아니면 flow에 해당 정규화 작업을 넣는게 날지 문의 드립니다.

추가적으로 수행 reasoning이나 동작에 대한 history를 남겨서 다음 동작에 영향 주도록 구성하기 위한 예제도 있을지 문의 드립니다.

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새로운 질문은 별도로 생성해주세요

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새로운 질문은 별도로 생성해주세요

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질문은 별도로 생성해주세요

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[질문] 오른쪽 하단 + 눌러서 새로 올려주세요 ^^

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[질문] 오른쪽 하단 + 눌러서 새로 올려주세요 ^^

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[질문] 오른쪽 하단 + 눌러서 새로 올려주세요 ^^

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LLM 답변에 대한 평가

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LLM 답변에 대한 평가

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LLM이 생성하는 답변에 대한 평가를 어떻게 해야할 지 고민입니다. 예를 들어 Text To SQL 시나리오라면 정상적으로 맞는 쿼리를 만들어 내는지 등.. 답변을 하나 하나씩 보면서 사용자가 판단해야하는지 궁금합니다.. 방법론 혹은 평가 도구 같은 것이 있을까요?

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보안 외에도 팀내 PR 리뷰를 위해서 Review Agent 를 사용하는 것도 가능할까요? 코드와 기능을 쳐내는 생산성을 올라갔는데 코드 리뷰할때의 생산성이 크게 향상되지 않아서 병목현상이 생겨서 Amazon Q Developer 를 통해서 해당 문제를 해결할 수 있는지 궁금합니다.

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명확한 평가기준의 정의가 궁금합니다.

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명확한 평가기준의 정의가 궁금합니다.

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LLM이 잘 이해할 수 있는 평가 기준 데이터 형태가 있을 듯한데, 프롬프트 템플릿 작성처럼 기본 구조와 효율적으로 사용하는 평가 기준 작성 방식이 있을지 문의 드립니다.

또한 여러 지표 기반으로 평가 후 부족한 부분에 대해 재생성시에 넣어주는 프롬프트 구성은 어떻게 해야 할지 참고할 예제나 reference 문서가 있는지 문의 드립니다.

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예제에선 랭그래프를 사용했는데, 그걸 사용하지 않고 하나의 어플리케이션 안에 로직으로 단계단계 놔두고 주요 사항에 대해 로깅을 하며 분석을 하는건 어떻게 생각하시나요? 랭그래프를 잘 알지 못해서 러닝커브가 얼마나 될지 궁금합니다

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Amazon Bedrock 에서 Bedrock 이라는 이름으로 지어진 이유가 무엇일까요?

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Amazon Bedrock 에서 Bedrock 이라는 이름으로 지어진 이유가 무엇일까요?

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최신 LLM도 프롬프트 양이 방대해지면 성능이 떨어진다고 봐야할까요?

테이블 열개, 샘플쿼리 수십개 정도는 프롬프트 안에 다 넣어도 괜찮을거 같은데요.

성능보다 비용이 문제일까요?

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샘플 쿼리랑 테이블 스키마는 꼭 임베딩 서치해서 가져와야 하나요? 프롬프트 안에 전부 다 넣어두면 성능이 많이 떨어질까요?

샘플쿼리가 검색이 되지 않거나 해서 성능이 떨어질 위험이 있지는 않을까요?

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1. JDK 6, 7 에서 JDK 8 혹은 11 로 마이그레이션 가능여부

2. 기존에 Ant build 를 Maven 이나 Gradle 빌드로도 마이그레션 가능 여부

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context-window size에 따라 llm이 한 번에 많은 양의 데이터를 읽고 답변할 수 있는걸로 알고 있습니다. 만약 크기가 굉장히 큰 프롬프트를 입력해야 하는 상황이 있다면 어떤 경우로 처리하는지, best-practice가 따로 있는지 궁금합니다.

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MCP가 핫한만큼 데이터 노출, 무단 명령 실행, 시스템 침해 등 다양한 보안 이슈에 대한 이야기도 많이 언급되고 있는데 MCP 사용 시 보안 팁이 있을까요

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Agent간의 협업을 위해 상호 협업할 수 있는 기능에 대해 알고 있어야할거 같은데요.

어떤 식으로 서로를 확인하고 통신하는지 궁금합니다.

A2A와 차이점도 알고 싶구요

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하나의 agent가 아니고 여러개의 agent가 실행이 되어야 하는 경우에는 어떻게 되나요? 여러개의 agent를 실행시킬수가 있는지.. 여러개의 응답을 supervisor가 취합을 할 수 있을까요?

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이 padlet은 며칠간 남아있나요?

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MCP agent를 실행 하기 위해서 권한 요청 같은 부분이 있을 수 있을 것 같습니다. 예를 들자면 Agent에서 Rest API를 호출 해야 하는데 이를 위하여 OAuth token을 얻어 온다거나 API Key 같은 것이 필요하다거나 AWS command를 실행 하기 위해서 사용자 권한을 줘야 한다던지 할 경우 어떤 식으로 대응이 가능 한가요?