Flink SQL을 사용한 엔터프라이즈 AI 에이전트 구축: LLM과 내부 데이터 연결

이 글에서는 Flink SQL을 사용하여 엔터프라이즈 AI 에이전트를 구축하고 대규모 언어 모델(LLM)을 내부 데이터 및 리소스에 연결하는 방법을 살펴봅니다. 구조화된 데이터의 경우 Flink SQL의 SQL 조인 의미 체계를 통해 외부 데이터베이스의 데이터와 LLM 입력을 쉽게 통합할 수 있습니다. 비구조화된 데이터의 경우 이 글에서는 검색 증강 생성(RAG)을 제안하며, 데이터를 벡터로 인코딩하여 벡터 데이터베이스에 저장하고 Flink SQL의 벡터 형식 지원을 통해 쿼리 및 통합합니다. 연구 논문 요약 및 내부 연구 통합이라는 예를 사용하여 두 개의 Flink SQL 작업으로 AI 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다. 하나의 작업은 벡터 저장소를 업데이트하고 다른 작업은 쿼리를 실행하고 LLM을 호출합니다. 마지막으로, 더욱 유연한 AI 에이전트 구축을 위해 Anthropic의 MCP 표준을 통합하기 위한 프로세스 테이블 함수(PTF)의 사용을 언급합니다.