Moait
홈인기 피드모든 블로그모든 태그
홈인기 피드모든 블로그모든 태그
Agentic Search 시스템 구축기: 사내 검색 환경을 재정의하기 위해 우리가 선택한 것들 섬네일

Agentic Search 시스템 구축기: 사내 검색 환경을 재정의하기 위해 우리가 선택한 것들

삼성전자 favicon삼성전자·Architecture·
RAGAgentic SearchAgent FlowKnowledge SearchRuntime Environment
2026년 02월 12일0

AI 요약

이 글은 AI가 요약했어요. 정확한 내용은 꼭 원문을 확인해 주세요!

핵심 요약

삼성전자 내부 지식 검색 시스템 구축에서 Agentic Search 구조를 선택한 이유와 구현 시 고려한 포인트를 공유합니다. Agent Flow, Tool 설계, Runtime 환경 등 실제 구축 과정에서 중요한 설계 포인트를 정리했습니다.

주요 경험

  • RAG 실험을 통해 Agentic Search의 강점과 한계를 평가했다.
  • Agent Flow, 도구 설계, 런타임 환경의 핵심 포인트를 구체적으로 정리했다.
  • 현실 구축의 제약과 해결 방법을 팀과 공유하여 재사용 가능한 가이드를 만들었다.

얻은 인사이트

  • 에이전트 협업 흐름이 성능과 확장성에 큰 영향을 준다는 교훈
  • 구축 경험으로 얻은 원칙은 향후 의사결정 속도와 재사용성을 높인다

연관 피드

%가 높을수록 이 글과 비슷할 가능성이 높아요!
RAG의 진화: 검색을 넘어, 나를 이해하는 ‘Personal Context’의 시대로 섬네일
73%

RAG의 진화: 검색을 넘어, 나를 이해하는 ‘Personal Context’의 시대로

삼성전자 favicon삼성전자·2026년 02월 10일
Agentic AI는 어떻게 ‘생각하는 동료’가 되었나? 섬네일
72%

Agentic AI는 어떻게 ‘생각하는 동료’가 되었나?

삼성전자 favicon삼성전자·2025년 10월 17일
업무 생산성 향상을 위한 Agentic RAG 기반 서비스 섬네일
71%

업무 생산성 향상을 위한 Agentic RAG 기반 서비스

삼성전자 favicon삼성전자·2026년 01월 29일