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도구 연결로 Agentic RAG 활성화

이제 의미론적 유사도를 사용해 가전제품 설명서를 검색하는 사용자 정의 도구가 준비되어 있어요. 이번 연습에서는 그 도구를 에이전트에 연결해, 설명서 내용을 바탕으로 질문에 답할 수 있도록 하겠습니다.

백그라운드에서는 이미 다음에 접근할 수 있어요:

  • 검색 가능한 설명서 콘텐츠를 담은 vector_store 변수
  • 의미론적 검색을 수행하는 ApplianceSearchTool
  • 에이전트용으로 사전 구성된 언어 모델을 담은 model 변수

목표는 모든 것을 서로 연결해, 에이전트가 도구를 사용해 친절한 가전제품 도우미처럼 질문에 답하도록 만드는 것입니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Hugging Face smolagents로 AI 에이전트 만들기

강의 보기

연습 안내

  • vector_store를 전달해 ApplianceSearchTool을 인스턴스화하세요.
  • CodeAgent를 초기화할 때 appliance_tool을 tools 목록에 추가하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create appliance search tool
appliance_tool = ApplianceSearchTool(____)

# Create AI assistant for appliance help
assistant = CodeAgent(
    tools=[____],
    model=model,
    instructions="Help with appliance questions using manual information. Search multiple times if needed for complete answers.",
    verbosity_level=1,
    max_steps=6
)

result = assistant.run("If the AC isn’t cooling and shows error E1, what should I check and what’s the next step?")
print(result)
코드 편집 및 실행