스트리밍 SQL 쿼리를 사용하여 에이전트 구축하기
- 최근 AI 에이전트는 간단한 챗봇을 넘어 더욱 자율적이고 복잡한 시스템으로 발전하고 있다.
- 이 글은 스트리밍 SQL 쿼리를 통해 에이전트 시스템을 구축하는 새로운 접근 방식을 탐구한다.
- Apache Flink와 같은 플랫폼은 에이전트 개발에서 일관성, 확장성, 개발자 경험을 개선할 수 있는 해결책을 제공한다.
- 기존의 데이터베이스 SQL 쿼리는 끌어오기 방식으로 결과를 얻지만, 스트리밍 쿼리는 푸시 방식으로 연속적으로 결과를 생성한다.
- AI 에이전트는 보통 LLM(대형 언어 모델)과 상호작용하며 의사결정, 학습, 적응 능력이 필요하다.
- Apache Flink의 FLIP-437 등은 AI 모델의 스트리밍 SQL 통합을 지원하여 AI 모델을 스트리밍 애플리케이션에서 첫 번째 클래스 시민으로 만들려고 한다.
- 이벤트 주도형 에이전트는 자동으로 지능형 행동을 취하며 Flink SQL은 이런 실시간 데이터 처리에 적합하다.
- Flink SQL은 LLM과의 상호작용, 문맥 제공, 상태 관리 등 다양한 기능을 지원하여 AI 에이전트를 구축하는데 유용한 플랫폼이다.
- SQL 기반 구현으로 모든 AI 에이전트를 구축해야 할 필요는 없지만, 특정한 경우에는 매우 견고한 기반이 될 수 있다.
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