RAG와 CrewAI의 시너지: AI 협업의 새로운 지평

RAG(Retrieval-Augmented Generation) : 검색증강 과 CrewAI는 각각 지식 확장과 협업적 문제해결이라는 측면에서 많은 주목을 받고 있습니다. 

RAG(Retrieval-Augmented Generation)

외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 AI 의 응답을 보강하여 최신정보를 반영할 수 있으며 정확성 향상이 주요 장점입니다. 
기존 LLM 은 학습된 내용에 대해서 대답을 하는것에 반해 RAG를 잘만 활용한다면 최신 트렌드와 정보를 가지고 올수 있는 점이라고 할 수 있죠.

CrewAI

여러 AI Agent가 협력하여 복잡한 작업을 수행하는 python framework 입니다. 
역할 기반접근으로 각 에이전트의 전문성을 활용할 수 있죠. 

RAG와 CrewAI 의 작동 원리 

- Crew 구성 :  다양한 역할의 AI Agent 설정(예:연구원, 분석가, 작성자)
- 정보검색: 각 에이전트가 RAG를 활용하여 관련 정보수집
- 정보공유 및 분석 : 검색된 정보를 crew내에서 공유 및 분석 
- 분석된 정보를 바탕으로 협력하여 최종 결과물 생성 

https://docs.crewai.com/how-to/Installing-CrewAI/#installation

Installing crewAI - crewAI

# Install the main crewAI package
pip install crewai

# Install the main crewAI package and the tools package
# that includes a series of helpful tools for your agents
pip install 'crewai[tools]'

crewai를 install 하는 방법입니다. 

crewai사이트에 있는 예제를 기반으로 프로젝트를 생성하는 것은 다음 포스팅에 쓰도록 할께요. 
저도 이제 RAG의 세계로 출발해보시죠 ^^