피드로 돌아가기
Week 5: RAG Systems and AI Agents - Where Distributed Systems Meet LLMs
Dev.toDev.to
AI/ML

RAG 및 Agent State 관리를 통한 LLM 기반 분산 시스템 설계 및 최적화

Week 5: RAG Systems and AI Agents - Where Distributed Systems Meet LLMs

Raju C2026년 4월 12일9분intermediate

AI 요약

Context

단순 API 호출 중심의 LLM 활용은 실시간 데이터 반영 불가 및 상태 유지의 한계 존재. 특히 복잡한 멀티 스텝 워크플로우 수행 시 LLM 단독으로는 액션 실행 및 상태 전이가 불가능한 구조적 제약 발생.

Technical Solution

  • Semantic Search 기반의 RAG 파이프라인 구축을 통한 Hallucination 방지 및 답변 근거 확보
  • 300-word 단위의 세밀한 Chunking 전략 및 Semantic Overlap 적용으로 인용 정밀도와 문맥 일관성 개선
  • Tool Calling 메커니즘을 활용한 LLM의 Orchestrator 역할 부여 및 외부 API/유틸리티 연동
  • JSON 기반 State Persistence 및 Phase Management 설계를 통한 멀티 턴 워크플로우 상태 추적
  • WebSocket 기반의 실시간 아키텍처 및 분산 트레이싱 방식의 로깅 시스템 도입으로 디버깅 효율화

실천 포인트

1. Chunk 크기 결정 시 도메인 특성에 맞는 최소 의미 단위(Key Finding) 설정 여부 확인

2. Agent 설계 시 단순 툴 호출을 넘어 Phase 기반의 상태 전이 로직 구현 검토

3. LLM Tool Calling 과정을 RPC 호출로 간주하여 개별 컴포넌트 단위의 통합 테스트 수행

4. 복잡한 추론 과정의 디버깅을 위해 입력-툴 호출-결과-응답 전 과정을 포함한 대화 리플레이 로그 구축

태그

#AI Agent#Distributed Systems#RAG#Tool Calling#State Management
원문 읽기