개요
이 Oracle Autonomous AI Database 솔루션은 에이전트 RAG라고 하는 멀티에이전트 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 통합하여 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 커뮤니케이션 및 성능을 개선합니다. Agentic RAG는 사용자가 문서 저장소, 웹 사이트 및 코드베이스 전반에 걸쳐 정보에 액세스하는 방식을 변경합니다. 비정형 데이터로부터 인사이트를 추출하고, 대규모 검색을 자동화하고, LLM이 보다 신속한 의사결정을 지원하는 종합적인 데이터 기반 응답을 제공할 수 있게 해 줍니다.
이 솔루션의 주요 차별화 요소는 Google에서 개발한 개방형 표준인 Agent2Agent(A2A) 프로토콜의 통합입니다. A2A 프로토콜은 에이전트 간의 통신 및 협업을 용이하게 합니다. 기존의 모놀리식 파이프라인과 달리 A2A는 독립적인 에이전트 배포, 에이전트 카드를 통한 동적 검색, 상세한 작업 관리를 가능하게 하여 확장성을 크게 향상시키고 다중 에이전트 시스템의 작업을 간소화합니다. 이 솔루션은 Oracle AI Database와의 LangChain 통합을 사용하여 벡터 저장소 및 검색 설정을 간소화하는 동시에 복잡한 다중 에이전트 생각 체인(CoT) 추론을 통합관리할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다.
시스템은 각 에이전트 유형(계획자, 연구원 및 신디사이저)을 맞춤형 리소스 할당을 통해 전용 컴퓨트 클러스터에 배포하여 다중 에이전트 구현에서 고유의 확장 병목 현상을 해결합니다. 이 접근 방식은 한 에이전트 유형의 워크로드 급증이 다른 에이전트 유형에 영향을 주지 않도록 하여 장애 격리 및 운영 효율성을 제공합니다. 또한 A2A는 커스터마이징 가능한 보안 정책, JWT(JSON Web Token) 및 OIDC(OpenID Connect)를 포함한 인증 체계 및 자세한 에이전트 레벨 감사 로깅을 통해 엔터프라이즈 규정 준수를 지원합니다.
데모
