AI를 활용한 KubeCon 발표 초록 자동 생성 및 연구 도구 구축 가이드

핵심 기술: 본 콘텐츠는 AI 에이전트 기반 애플리케이션을 활용하여 KubeCon과 같은 기술 컨퍼런스의 발표 초록을 효과적으로 생성하는 방법을 설명합니다. 최신 기술 트렌드 연구, 과거 발표 데이터 분석, 그리고 LLM을 통한 초록 작성을 자동화하는 파이프라인 구축에 초점을 맞춥니다.

기술적 세부사항:
* 목표: 영향력 있는 발표 초록 작성을 위한 AI 기반 도구 개발.
* 핵심 구성 요소:
* 연구 에이전트 (Google ADK): 최신 트렌드, 개발 동향, 커뮤니티 논의를 실시간으로 조사합니다.
* ParallelAgent: 여러 연구 에이전트(ExaAgent, TavilyAgent, LinkupAgent 등)를 병렬로 실행하여 데이터 수집.
* SummaryAgent: 수집된 데이터를 종합하여 구조화된 요약 생성.
* AnalysisAgent: 요약 내용을 바탕으로 주요 트렌드, 새로운 관점, 미해결 질문, 반대 의견 분석.
* 벡터 검색 (Couchbase): 과거 KubeCon 발표 데이터베이스를 활용하여 주제 관련성 및 중복성 분석.
* embeddinggeneration.py: Nebius Embedding 모델을 사용하여 발표 내용의 벡터 임베딩 생성 및 Couchbase 저장.
* LLM 모델 (Qwen 등): 연구 결과와 벡터 검색 결과를 종합하여 독창적인 초록 아이디어 생성.
* 파이프라인 단계:
1. 데이터 수집: KubeCon 공식 스케줄에서 발표 URL 추출 (extract_events.py).
2. 데이터 저장: 추출된 발표 메타데이터(제목, 설명, 발표자 등)를 Couchbase에 저장 (couchbase_utils.py).
3. 임베딩 생성: 발표 내용에 대한 벡터 임베딩 생성 및 Couchbase 저장 (embeddinggeneration.py).
4. 초록 생성: 사용자 입력 기반 실시간 연구, 벡터 검색, LLM 합성 과정을 거쳐 초록 아이디어 생성 (talk_suggestions_app.py).
* 주요 도구: Google ADK, Couchbase, Nebius Embedding 모델, Streamlit.

개발 임팩트:
* 발표 초록 작성 시간 단축 및 품질 향상.
* 최신 기술 트렌드와 커뮤니티의 관심사를 반영한 발표 주제 선정 가능.
* 기존 발표와의 차별성을 확보하여 경쟁력 있는 제안서 작성 지원.
* AI 기반 도구를 활용한 개발 워크플로우 자동화 및 효율성 증대.

커뮤니티 반응: 언급 없음.