꼬동애비 티붕

AI 애플리케이션 개발 분야에서 LangChain과 LangGraph는 각각 고유한 특징을 가진 강력한 도구로 주목받고 있습니다. 이 두 프레임워크의 차이점과 장단점을 살펴보면서, 어떤 상황에서 어떤 도구를 사용하는 것이 가장 적합한지 함께 알아보겠습니다. LangChain은 LLM(대규모 언어 모델)을 통합하고 간단한 체인 기반의 애플리케이션을 빠르게 개발하는 데 적합합니다. 체인 기반의 구조로, 기본적인 LLM 애플리케이션 개발에 유리한 반면, 복잡한 워크플로우나 조건부 로직이 필요한 경우에는 한계가 있을 수 있습니다. LangChain의 상태 관리는 암시적이고 자동화되어 있어, 개발자가 명시적으로 상태를 관리할 필요가 없습니다. 이는 간단한 프로젝트에서는 유리하지만, 복잡한 시스템에서는 제한적일 수..

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 최근 AI 분야에서 주목받고 있는 기술입니다. 기존의 언어 모델들이 사전 학습된 지식에 의존하는 반면, RAG는 실시간으로 정보를 검색하고 이를 바탕으로 답변을 생성하는 방식입니다. 이는 우리가 프로그래밍을 하면서 필요한 정보를 검색해 활용하는 과정과 매우 유사합니다.RAG의 작동 원리RAG는 다음과 같은 과정을 통해 작동합니다:질문을 받으면 관련 정보를 데이터베이스에서 검색합니다.검색된 정보를 바탕으로 언어 모델이 답변을 생성합니다.최신 정보가 반영된 정확한 답변이 제공됩니다.이 과정을 코드로 표현하면 다음과 같습니다:def RAG(question): relevant_info = search_database(question) ..