With lazy imports, JIT compilation, Python-generated C, or the Python-esque Mojo, it has never been easier to make Python go faster. Faster Python has stopped becoming a pipe dream, and is now a major topic for its development. Sometimes that comes by way... See more
RAG가 LLM 기반 AI 에이전트의 컨텍스트 창 한계를 극복하는 핵심 기술로 부상했다. LLM 기반 AI 에이전트의 고질적인 기억 한계를 검색 증강 생성(RAG)으로 해결하는 세 가지 방법을 살펴본다. AI 에이전트가 작업에 대한 컨텍스트 데이터를 많이 기억할수록 에이전트의 성능은 좋아진다. 문제는 에이전트가 의존하는 대규모 언어 모델(LLM)이 상태를 유지하지 않기 때문에 에이전트의 기억 용량이 그다지 크지 않다는 점이다. 에이전트 메모리가 바닥나면... See more
RAG를 넘어 그래프 기반 지식 관리와 세션 지속 메모리를 구현하는 오픈소스 프로젝트들이 에이전트 AI 생태계를 빠르게 재편하고 있다. AI 에이전트, 그리고 에이전트를 구동하는 대규모 언어 모델(LLM)은 기억력이 짧다. 애초부터 그렇게 설계되어 있다. 토큰으로 인코딩해 LLM이 안정적으로 접근할 수 있는 대화량에는 한계가 있기 때문이다. 검색 증강 생성(RAG)을 활용하면 에이전트와 LLM에 컨텍스트 창보다 넓은 기억 공간을 부여할 수 있다. 하지만... See more
Retrieval Augmented Generation kann die „Erinnerungsleistung“ von KI-Agenten auf dreierlei Art steigern. Nor Gal | shutterstock.com Je mehr Kontextdaten ein KI-Agent für eine bestimmte Aufgabe hat, desto besser wird er performen. Weil Agenten jedoch auf z... See more
These third-party projects greatly expand the ways agents and LLMs can draw on facts, documents, and conversations to deliver results. AI agents, and the large language models (LLMs) that power them, have short memories. That’s by design. There is only so... See more
