AI 에이전트 개발: Google ADK와 MongoDB Atlas 벡터 검색을 활용한 주간 쇼핑 자동화

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 데이터 분석

대상자

Python 개발자 및 AI 관심자 (중간 난이도)

핵심 요약

• Google ADK와 Gemini 2.0 Flash, MongoDB Atlas Vector Search를 결합하여 주간 쇼핑 자동화 AI 에이전트 구축
• Semantic Search 기능으로 정확한 제품 추천 및 카트 관리 자동화
• Multi-agent System 설계를 통해 모듈화된 개발 및 확장 가능

섹션별 세부 요약

1. AI 에이전트 개념 및 적용 사례

• AI 에이전트는 자율적으로 결정을 내리며, Context 기반의 행동 플래닝과 기억 기능을 통해 복잡한 작업 수행
• 주간 쇼핑 자동화 예시: 사용자 요청을 기반으로 제품 추천 및 카트 관리 자동화
• Gemini 2.0 Flash는 사용자 쿼리 이해 및 응답 생성을 위한 핵심 LLM

2. 기술 스택 및 주요 기능

• Google ADK: 모델/배포 독립적 프레임워크로, Gemini 및 Anthropic 모델 지원
• MongoDB Atlas Vector Search: 텍스트를 768차원 벡터로 변환하여 의미 기반 검색 가능
• Semantic Search 기능: 정확한 제품 추천, 카트 관리 API 통합

3. ADK 프레임워크 설계

• Multi-agent System (MAS): 각 에이전트가 특정 기능을 수행하며 협업
• Workflow Agent: 구조화된 제어 흐름 정의 가능
• LLM 기반: 사용자 요청 이해 및 응답 생성을 위한 대규모 언어 모델 활용

4. MongoDB Atlas 설정 및 벡터 검색 구현

• MongoDB Atlas 클러스터 생성: 무료 계층(M0) 사용, IP 접근 허용 설정
• 데이터 로드: mongoimport 명령어로 dataset.csv 파일을 products 컬렉션에 업로드
• Vector Search 인덱스 생성: inventory_vector_index 설정, JSON 구성 파일 적용

5. 벡터 임베딩 생성 및 처리

• Text-Embedding-004/005 모델 사용: 텍스트를 768차원 벡터로 변환
• create-embeddings.py 스크립트 실행: 제품 데이터에 임베딩 필드 추가
• MongoDB Atlas Vector Search를 통해 의미 기반 검색 수행

결론

• Google ADK와 MongoDB Atlas Vector Search를 활용한 AI 에이전트는 주간 쇼핑 자동화에 효과적
• Semantic Search과 Multi-agent System 설계를 통해 사용자 경험 향상
• Gemini 2.0 Flash와 Vector Search의 결합은 의미 기반의 정확한 제품 추천 가능