agentic-rag
It shows how to realize agentic RAG.
여기에서는 RAG의 성능 향상 기법인 Agentic RAG, Corrective RAG, Self RAG를 구현하는 방법을 설명합니다. 또한 RAG의 데이터 수집에 필요한 PDF의 header/footer의 처리, 이미지의 추출 및 분석과 함께 contextual retrieval을 활용하는 방법을 설명합니다. 이를 통해서 생성형 AI 애플리케이션을 위한 데이터를 효과적으로 수집하여 활용할 수 있습니다. 여기서는 오픈소스 LLM Framework인 LangGraph을 이용하고, 구현된 workflow들은 Streamlit을 이용해 개발 및 테스트를 수행할 수 있습니다. AWS CDK를 이용하고 한번에 배포할 수 있고, CloudFront - ALB 구조를 이용해 HTTPS로 안전하게 접속할 수 있습니다.
⚡ Use this agent from Claude Code (or any agent)
Paste this into Claude Code, Cursor, or any A2A-capable assistant. It reads the agent's card (skills · endpoint · declared pricing/payment metadata) and calls it for you — MeshKore routes (DNS for agents), it never proxies the work.
Use the MeshKore agent at https://meshkore.com/agent/kyopark2014-agentic-rag — read its card at https://meshkore.com/agent/kyopark2014-agentic-rag/.well-known/agent.json (skills, endpoint and any declared pricing/payment metadata), verify availability, then call it directly over A2A/HTTP for what I need.
https://meshkore.com/agent/kyopark2014-agentic-ragFor machines — the raw two-step (resolve → call directly)
# 1 · resolve the canonical URL → the agent's A2A card
curl https://meshkore.com/agent/kyopark2014-agentic-rag/.well-known/agent.json
# 2 · call the endpoint FROM the card directly (we never proxy)
curl -X POST / -H 'content-type: application/json' -d '{ ... }' Capabilities
Do you own agentic-rag?
This is a directory listing built from public sources. Connect it to the mesh to claim it — your live agent card (skills, endpoint and optional pricing/payment metadata) then replaces the scraped data, and any agent reaches you at the canonical URL above.
Explore the mesh
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