langgraph란 (1) 썸네일형 리스트형 LangGraph로 쉽게 구현하는 RAG 파이프라인: LLM 정확도를 높이는 비결 최근 자연어 처리 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 활용이 증가하면서, Retrieval-Augmented Generation(RAG)이 주목받고 있습니다. 그러나 RAG를 단순히 단방향으로 한 번만 처리하면 여러 제약 사항이 발생하며, LLM의 정확도도 떨어질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 순환 처리 및 재처리가 중요하며, 이를 손쉽게 구현할 수 있는 도구로 LangGraph가 등장했습니다. 이번 블로그에서는 LangGraph의 핵심 개념과 이를 활용한 RAG 파이프라인 구현 방법을 자세히 살펴보겠습니다.왜 순환 처리와 재처리가 필요한가?단방향 RAG 처리에서는 사용자 입력에 대해 한 번의 검색과 생성만 이루어집니다. 하지만 복잡한 질문이나 문맥이 필요한 경우, 단순한 한 번의 처리로는.. 이전 1 다음
