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셀프 체크 (채점되지 않음)

뭐?! 또 다른 퀴즈? 알겠습니다, 알겠습니다… 😅 하지만 이 짧은, 채점되지 않는 퀴즈는 방금 배운 핵심 개념을 강화하는 데 도움이 되기 위해 여기 있습니다.

이 퀴즈는 효과적인 AI 에이전트를 구축하기 위한 필수 구성 요소인 에이전트 워크플로우와 상호작용을 다룹니다.

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Q1: LlamaIndex에서 AgentWorkflow의 목적은 무엇인가요?

툴과 함께 하나 이상의 에이전트를 실행하기 위해 메모리 없이 데이터를 쿼리할 수 있는 단일 에이전트를 만들기 위해 에이전트를 위한 툴을 자동으로 구축하기 위해 에이전트 메모리와 상태를 관리하기 위해

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Q2: 워크플로우의 상태를 추적하는 데 사용되는 객체는 무엇인가요?

State Context WorkflowState Management

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Q3: 에이전트가 이전 상호작용을 기억하게 하려면 어떤 메서드를 사용해야 하나요?

run(query_str) chat(query_str, ctx=ctx) interact(query_str) run(query_str, ctx=ctx)

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Q4: 에이전트 RAG의 주요 특징은 무엇인가요?

RAG 워크플로우에서 질문에 답하기 위해 문서 기반 툴만 사용할 수 있습니다 챗봇처럼 툴 없이 자동으로 질문에 답합니다 RAG 툴을 포함한 모든 툴을 사용하여 질문에 답할지 결정할 수 있습니다 Function Calling Agents와만 작동합니다

이해하셨나요? 훌륭합니다! 이제 단원에 대한 간단한 요약을 해보겠습니다!

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