langgraph (3) 썸네일형 리스트형 AI 에이전트 프레임워크, 무엇을 선택해야 할까? 주요 솔루션 비교와 사용 가이드 최근 대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 AI는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 복잡한 문제를 스스로 해결할 수 있는 수준에 이르렀습니다. 특히, 다양한 도구와 환경을 활용하여 목표를 달성하는 AI 에이전트 구조는 많은 주목을 받고 있습니다. 이번 글에서는 대표적인 AI 에이전트 프레임워크 4가지를 비교하고, 각 솔루션의 장단점과 추천 사용자 유형을 살펴보겠습니다.AI 에이전트란?AI 에이전트는 대형 언어 모델이 문제를 논리적으로 분석하고, 계획을 수립하며, 다양한 도구를 사용하여 이를 실행하는 시스템을 말합니다. 이 시스템은 주로 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다:메모리: 이전 단계를 기억하여 복잡한 작업을 나누어 실행.계획(Planning): 문제 해결을 위한 체계적인 사고와 단계 설정.. Modular RAG: 진화하는 RAG 시스템의 새로운 패러다임 - LEGO처럼 유연한 AI 검색 시스템 최근 AI 기반 검색 및 정보 추출 시스템에서 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 모델이 큰 주목을 받고 있습니다. Advanced RAG 모델은 성능과 실용성이 크게 향상되었지만, 실제 애플리케이션에서의 다양한 요구 사항을 충족하기에는 여전히 부족한 부분이 있습니다. 특히, 사용자 요구 사항이 계속해서 진화하고 복잡해짐에 따라, 고정된 구조의 RAG는 여러 한계에 부딪힐 수밖에 없습니다. Naive RAG와 Advanced RAG는 기본적으로 단방향 구조로 설계되어 있어 모든 단계를 처음부터 잘 설계해야 하고, 단계별로 되돌리거나 조정하는 데 어려움이 따릅니다.이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 개념이 Modular RAG입니다. 모듈형 RAG는 이름 그대로 다양한 기능 .. 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
