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해결하는 문제

이 저장소는 개발자가 프로덕션 수준의 AI 애플리케이션과 에이전트를 구축할 수 있도록 포괄적인 기술 리소스, 참조 구현, 가이드를 제공합니다. 특히 메모리, 벡터 검색, 데이터 통합과 같은 복잡한 AI 에이전트 인프라를 관리하는 과제를 해결하며, Oracle AI Database와 OCI 서비스를 통합 백엔드로 사용하는 방법을 보여줍니다.

작동 방식

이 프로젝트는 네 가지 주요 영역으로 구성되어 있습니다:

• Apps: 에이전트 기반 RAG, 금융 AI 에이전트, 공급망 어시스턴트 등과 같은 완전하고 작동 가능한 참조 구현으로, 엔드투엔드 아키텍처 패턴을 보여줍니다.
• Notebooks: 모델 실험, 데이터 준비, 그리고 Chain of Thought 및 ReAct과 같은 다양한 인지 아키텍처를 Oracle AI Database와 통합하는 인터랙티브 튜토리얼을 다룹니다.
• Guides: 에이전트 추론 전략과 기업용 에이전트를 위한 '메모리 엔지니어링'에 관한 기술 발표 및 문서입니다.
• Agent Memory: oracleagentmemory 패키지 전용 리소스로, Oracle AI Database를 대화 기록, 지속적 사실, 엔티티 상태의 통합 엔진으로 사용합니다.

대상 사용자

AI 에이전트, RAG 시스템, 기업용 AI 애플리케이션을 개발하는 AI 개발자 및 엔지니어. 특히 Oracle의 AI 인프라와 OCI 서비스를 활용하는 분들께 적합합니다.

주요 특징

• 통합 메모리 코어: 여러 분산 저장소 대신 하나의 데이터베이스로 벡터, 그래프, 공간, 관계형 쿼리를 처리하는 방법을 보여줍니다.
• 에이전트 기반 RAG: 다중 에이전트 Chain of Thought (CoT)과 하이브리드 검색을 갖춘 지능형 RAG 시스템 구현.
• 크로스오버 통합: LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK와 같은 인기 프레임워크와의 통합 예제.
• 멀티클라우드 지원: AWS, Azure, Google Cloud에서 Oracle AI Database를 실행하는 샘플 제공.