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企业级 Agentic RAG 智能体 - 全链路覆盖文档解析、多路检索、意图识别、问题重写、会话记忆、MCP 工具调用与深度思考。面向真实业务场景，从 0 到 1 完整工程实现。

해결하는 문제

표준 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 튜토리얼은 종종 단순한 API 호출만을 다루며, 복잡한 문서 파싱, 검색 정확도, 모델 불안정성 및 높은 동시성과 같은 실제 운영 환경의 과제를 해결하지 못합니다. Ragent는 이러한 문제에 대한 포괄적인 엔지니어링 솔루션을 제공하며, 특히 AI 엔지니어링으로 전환하려는 Java 개발자를 위해 설계되었습니다.

작동 방식

이 플랫폼은 모듈형 아키텍처를 사용하여 전체 AI 애플리케이션 라이프사이클을 관리합니다:

  • Hybrid Retrieval: RRF 퓨전 및 리랭킹을 사용하여 벡터, 키워드, 지식 그래프 및 웹 검색 결과를 결합합니다.
  • Query Understanding: 쿼리 재작성, 분할, 트리 기반 의도 인식 및 멀티 지식 베이스 라우팅을 채택합니다.
  • Model Management: 모델 계층화, 첫 번째 토큰 감지 및 페일오버와 기능 저하를 위한 서킷 브레이커를 특징으로 합니다.
  • Agentic Capabilities: 도구 발견 및 실행을 위해 MCP (Model Context Protocol)를 통합합니다.
  • Data Pipeline: 다양한 문서 형식을 검색 가능한 청크로 처리하기 위한 오케스트레이션 가능한 인제스션 파이프라인.
  • Reliability Layers: Redis 기반의 공정 큐잉, 분산 동시성 제어 및 전체 링크 트레이싱을 구현합니다.

대상 사용자

  • Java 백엔드 개발자: 프로덕션 수준의 RAG 및 Agent 패턴을 학습하여 AI 엔지니어링 역할로 전환하고자 하는 개발자.
  • 학생/구직자: 표준 CRUD 애플리케이션과 차별화하기 위해 정교한 실제 AI 프로젝트가 필요한 분.
  • 엔터프라이즈 개발자: 견고하고 확장 가능한 AI 애플리케이션 아키텍처를 위한 참조 구현을 찾는 개발자.

주요 특징

  • Spring Boot 3 및 React 18을 사용한 풀스택 구현
  • 고급 하이브리드 검색 (Vector, Elasticsearch, Knowledge Graph, Web Search)
  • 서킷 브레이커, 분산 속도 제한 및 멱등성을 포함한 프로덕션 준비 완료 기능
  • 지식 베이스, 트레이스 및 모델 구성을 위한 포괄적인 관리 콘솔
  • 외부 도구 통합을 위한 MCP (Model Context Protocol) 지원