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Dev.toAI/ML
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48시간 내 RAG 및 Multi-Agent 기반 AI 시스템 3종 구축 및 배포
I Built Three AI Systems in 48 Hours With No CS Degree. Here's How.
AI 요약
Context
Low-code 도구인 n8n을 활용한 초기 프로토타이핑 단계에서 Webhook 불안정성과 API Rate Limit으로 인한 시스템 신뢰성 저하 발생. 시각적 워크플로우의 한계로 인해 내부 동작 원리 파악 및 세밀한 제어가 불가능한 구조적 병목 지점 확인.
Technical Solution
- n8n 기반의 단순 연결 구조에서 Python/FastAPI 기반의 Code-first 아키텍처로 전환하여 제어권 확보
- Search, Analysis, Report로 역할을 분리한 3-Agent Parallel Pipeline 설계를 통한 처리 효율 최적화
- Supabase pgvector를 활용한 Vector Embedding 저장소 구축 및 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 패턴 적용으로 대화 맥락 유지
- Brave API 및 GitHub API 연동을 통한 Tool Calling 메커니즘 구현으로 LLM의 정적 지식 한계 극복
- Vercel(Frontend)과 Railway(Backend)를 분리한 Cloud-native 배포 전략을 통한 확장성 및 독립적 배포 환경 구축
실천 포인트
- Low-code 도구에서 코드 기반 아키텍처로 전환 시 .env 설정 및 CORS 정책 사전 검토 - Multi-Agent 설계 시 각 에이전트의 Role을 명확히 정의하고 출력 형식을 표준화하여 파이프라인 연결성 확보 - LLM 기반 서비스 구축 시 Free Tier API의 Rate Limit을 고려한 요청 큐 관리 및 예외 처리 설계 - 단순 구현보다 Git 기반의 버전 관리와 단위 테스트를 통한 회귀 테스트 환경 구축 우선