장기 기억을 갖춘 AI 에이전트 구축: ChromaDB, Ollama, TypeScript 활용

본 기사는 고객 지원 에이전트 개발자가 ChromaDB 벡터 데이터베이스, Ollama LLM 실행 환경, 그리고 TypeScript 프로그래밍 언어를 활용하여 장기 기억 기능을 갖춘 AI 에이전트를 구축한 과정을 상세히 설명합니다. 기존 챗봇의 단점인 대화 맥락 유지의 어려움을 해결하기 위해, 사용자와의 이전 대화를 ChromaDB에 저장하고 이를 바탕으로 Ollama를 통해 답변을 생성하는 방식을 채택했습니다.

개발자는 먼저 사용자의 질문과 관련된 문맥 정보를 벡터 형태로 변환하여 ChromaDB에 저장합니다. 이후 새로운 질문이 들어오면, 해당 질문과 유사한 문맥 정보를 ChromaDB에서 검색하고, 검색된 내용을 Ollama 모델에 제공하여 답변을 생성합니다. 이러한 과정을 통해 에이전트는 이전 대화의 내용을 기억하고 맥락에 맞는 응답을 제공할 수 있게 됩니다. TypeScript는 프론트엔드 및 백엔드 개발 모두에 활용되어 전체 시스템의 안정성과 확장성을 높이는 데 기여했습니다.

특히, Ollama를 사용함으로써 로컬 환경에서 LLM 모델을 실행하고 관리할 수 있다는 장점을 얻었습니다. 이는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 측면에서 유리하며, 클라우드 기반 서비스에 대한 의존도를 낮추는 효과가 있습니다. 개발자는 본 프로젝트를 통해 ChromaDB와 Ollama의 강력한 조합이 고객 지원 에이전트 구축에 매우 효과적임을 입증했으며, 관련 코드를 공개하여 다른 개발자들에게도 도움을 제공하고 있습니다.