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Building a Smarter AI Agent with Neural RAG - Will Bryk, Exa.ai

Published:  at  05:20 PM
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영상 링크: Building a Smarter AI Agent with Neural RAG - Will Bryk, Exa.ai
채널명: AI Engineer

신경망 기반 RAG로 더 스마트한 AI 에이전트 만들기 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

23년 전 구글 키워드 검색은 정보 검색의 패러다임을 만들어냈으나, 한계 역시 명확함이 드러남

GPT-3의 등장은 검색엔진의 본질적 혁신 가능성을 보여줌

기존 검색엔진이 키워드 인덱스를 활용하는 점은 AI 시대엔 한계로 작용함

트랜스포머 임베딩 기반 검색엔진은 의미·문맥·참조까지 포괄적으로 이해함

LLM은 웹 전체를 ‘암기’할 수 없음: 정보 이론적 한계와 실측 숫자를 통해 설득함

AI를 위한 검색엔진은 기존과 전혀 다른 표준, 인터페이스, 결과 방식을 필요로 함

AI는 풍부한 컨텍스트·장문 쿼리 및 완전 제어 가능한 API를 요구함

의미 기반 쿼리, 복합 논리 쿼리 등 AI 시대의 새로운 검색 요구를 충족시킴

Exa API의 다양한 기능과 검색 방식 조합으로 AI 에이전트 개발이 더 유연해짐

대규모 심층 리포트·연구 API 등 차세대 자동화형 정보 수집이 가능해짐

Exa의 비전은 ‘웹의 모든 정보를 AI가 원하는 방식대로, 한 API로, 자유롭게 활용하게 하는 것’임


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