LangChain (18) 썸네일형 리스트형 n8n과 LangChain을 활용한 AI 자동화: 쉽게 시작하는 방법 🔹 AI 자동화란? 왜 필요한가요?AI 자동화는 인공지능(AI)을 활용하여 반복적인 작업을 자동으로 수행하는 기술입니다. 기존 자동화 솔루션과 차별화되는 점은, AI가 단순한 규칙 기반이 아니라 데이터를 학습하고 이해하며 더 스마트한 의사 결정을 내릴 수 있다는 것입니다.예를 들어, 이메일 자동 응답 시스템을 생각해봅시다. 기존 자동화 시스템은 특정 키워드가 포함된 이메일에 미리 설정된 메시지를 보내는 방식입니다. 하지만 AI 자동화는 이메일 내용을 분석하고, 사용자의 질문을 이해한 후 적절한 답변을 생성하는 것이 가능합니다.이런 AI 자동화를 구현하기 위해서는 n8n과 LangChain이라는 두 가지 강력한 오픈소스 도구를 활용할 수 있습니다. 이 글에서는 n8n과 LangChain이 무엇인지, 어떻.. 2025년을 선도할 Agentic AI 프레임워크 TOP 5 소개 AI 기술이 빠르게 진화하면서 **Agentic AI(지능형 에이전트 기반 AI)**가 새로운 도약을 이루고 있습니다. 이러한 기술은 자율 시스템과 지능형 에이전트의 가능성을 넓히며, 기업과 개발자들에게 복잡한 의사 결정과 협업을 가능하게 하는 새로운 도구를 제공합니다. 이번 블로그에서는 2025년의 AI 혁신을 이끌어갈 다섯 가지 주요 Agentic AI 프레임워크를 소개합니다. 이를 통해 여러분은 이 기술들이 어떤 기능을 제공하고, 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 명확히 이해할 수 있을 것입니다.1. Microsoft AutoGen: 멀티 에이전트 시스템의 조율자특징이벤트 기반 아키텍처를 통해 높은 확장성 제공에이전트와 API 및 외부 도구를 통합하는 기능고급 추론 및 작업 우선순위 지정 기능 지원활.. 빠르고 효율적인 LLM 활용법: LangChain에서 지원하는 5가지 캐시 기법 정리 LLM에서 캐싱이 중요한 이유언어 모델을 사용한 애플리케이션에서 동일한 입력에 대해 반복적으로 쿼리가 발생할 때, **캐시(Cache)**는 매우 중요한 역할을 합니다. 캐싱을 통해 불필요한 모델 호출을 줄이고, 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 특히 LLM(Large Language Models)은 호출할 때마다 비용이 발생하고, 복잡한 쿼리일수록 시간이 오래 걸리기 때문에, 캐시를 잘 활용하면 성능 최적화와 비용 절감을 동시에 달성할 수 있습니다.캐시란?**캐시(Cache)**는 반복적인 요청에 대해 같은 결과를 미리 저장해 두었다가 다시 요청이 들어오면 빠르게 제공하는 메커니즘입니다. 캐시는 결과를 미리 저장하여, 다시 계산할 필요 없이 저장된 결과를 즉시 반환할 수 있어, 특히 성능과 효율성이 .. Langchain으로 LLM 효율 높이기: 비용 절감과 응답 속도 향상을 위한 캐시 활용법 캐시(Cache)란 무엇인가요?캐시는 자주 사용되는 데이터나 연산 결과를 임시로 저장해두어, 동일한 요청이 있을 때 다시 계산하지 않고 저장된 데이터를 반환하는 기술입니다. 이를 통해 데이터를 빠르게 가져올 수 있으며, 반복적인 연산을 줄여 리소스 사용량을 최적화할 수 있습니다.LLM 애플리케이션에 캐시를 적용하면 얻을 수 있는 이점대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 때 동일한 쿼리나 유사한 질문이 반복적으로 들어올 수 있습니다. 매번 동일한 결과를 생성하는 대신 캐시된 결과를 반환하면 비용 절감과 응답 속도 향상이라는 두 가지 큰 이점을 얻을 수 있습니다.1. 비용 절감LLM 모델은 토큰을 처리할 때마다 비용이 발생합니다. 동일한 질문을 반복적으로 입력할 경우 매번 API를 호출하면 비용이 계속 누적됩.. Langchain으로 구현하는 Naive RAG: AI와 데이터의 진정한 통합 방법! 1. NaiveRAG란 무엇인가?NaiveRAG는 "Retrieval-Augmented Generation"의 약자로, 생성형 AI와 정보 검색 기술을 결합한 혁신적인 AI 모델입니다. 일반적인 AI 모델은 주어진 데이터에서 답변을 생성하지만, RAG는 그보다 한 걸음 더 나아가 외부 데이터베이스나 문서에서 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 생성합니다.NaiveRAG는 이를 네이티브 방식으로 구현하여, 사전에 구축된 검색 시스템에 의존하지 않고도 AI 자체가 검색과 생성을 동시에 수행할 수 있는 구조입니다. 이를 통해 AI가 실시간으로 데이터베이스나 문서에서 필요한 정보를 찾아내고, 그 정보를 활용해 응답을 생성하는 방식입니다.2. Langchain으로 NaiveRAG .. LangChain Expression Language(LCEL)과 Runnable의 강력한 활용 방법: 더 간결하고 효율적인 코드 작성하기 LCEL이란 무엇인가?LCEL(LangChain Expression Language)은 LangChain에서 체인을 보다 쉽게 구성할 수 있도록 도와주는 선언적 언어입니다. 이를 통해 복잡한 체인을 단순하고 명료하게 작성할 수 있으며, 특히 프로덕션 환경에서 빠르게 프로토타입을 구축하고 배포하는 데 유용합니다. LCEL은 동기 및 비동기 실행을 지원하며, 코드 병렬화를 쉽게 처리할 수 있도록 설계되어 성능 최적화에 강력한 도구가 됩니다.LCEL이 중요한 이유LCEL은 코드의 간결성과 가독성을 크게 개선합니다. 기존 체인 설정 방식과 달리, LCEL을 사용하면 명령어 흐름을 하나의 파이프라인처럼 작성할 수 있기 때문에 더 직관적인 코드를 작성할 수 있습니다. 이로 인해 팀 간 협업 시 코드 이해도가 높.. FAISS 벡터 데이터베이스: 고차원 데이터 유사성 검색의 혁신적 해법 1. FAISS의 탄생 배경과 특징**FAISS(Facebook AI Similarity Search)**는 Facebook AI Research 팀에 의해 개발된 라이브러리로, 고차원 벡터 데이터에서 유사성 검색과 클러스터링을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 탄생했습니다. 딥러닝 분야에서는 이미지, 텍스트, 음성 등의 데이터가 벡터로 변환되어 사용되며, 이 대규모 벡터 데이터를 빠르게 처리하는 것이 필수적입니다. FAISS는 특히 이러한 대용량 고차원 벡터에 대해 효율적인 유사성 검색을 가능하게 하는 도구입니다2. FAISS의 주요 특징 및 우수성FAISS의 우수성은 다음과 같은 특징에서 두드러집니다.고성능 유사성 검색: FAISS는 벡터 데이터에서 가장 가까운 이웃 벡터를 효과적으로 찾아내는 Near.. LangChain에서 효율적인 검색을 위한 다중 Retriever전략 Retriever는 LangChain 프레임워크에서 중요한 역할을 하며, 필요한 정보를 효율적으로 검색하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 다양한 Retriever 전략, 특히 Multi-Query Retriever와 Ensemble Retriever를 살펴보고, 이를 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 설명하겠습니다. 또한 LongContext Reorder와 Multi-Vector Retriever, ContextualCompressor, LLMChainFilter와 같은 고급 검색 기법에 대해서도 간단히 소개하겠습니다.Retriever의 역할LangChain의 Retriever는 주어진 질문에 대한 관련 문서나 정보를 검색하는 기능을 담당합니다. 단순한 키워드 기반 검색에서 벗어나, 문서의 맥락을 고려하여.. 이전 1 2 3 다음
