LlamaIndex를 사용하여 Agentic RAG를 구현하는 방법에 대한 기술 블로그입니다. 기존의 RAG 파이프라인에 에이전트를 결합하여 더욱 향상된 대화형 검색과 정보 추출을 가능하게 하는 Agentic RAG의 개념과 아키텍처를 설명하고 있습니다. 상위 에이전트(meta-agent)가 여러 하위 문서 에이전트를 관리하며, Chain-of-Thought와 도구 검색을 통해 질문에 답변하는 구조를 가집니다. 이 방식은 확장성이 뛰어나고 지능적인 검색을 제공하며, 기업용 LLM 구현에서 매우 중요한 기술적 진보로 평가받고 있습니다.