AI Agent 개발의 핵심: RAG와 LangChain, LangGraph 비교 분석

간단 소개

AI Agent 개발의 핵심 기술인 RAG와 LangChain, LangGraph 프레임워크를 비교 분석하고, 각 프레임워크의 특징과 활용 방안을 제시합니다.

AI Summary

RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- LLM의 한계 극복: 최신 정보 및 특정 도메인 지식 반영 미흡 문제 해결
- 외부 데이터베이스 검색 후 답변 생성: 정확성, 신뢰성 향상 및 환각 현상 감소
- 모듈러 RAG 등장: 검색, 필터링, 메모리 관리, 응답 생성 기능의 정교한 조합
LangChain과 LangGraph 비교
- LangChain: LLM을 외부 데이터 소스와 연결, 모듈화 및 조합성을 통해 맞춤형 AI 앱 개발 지원. '체인'과 '에이전트' 개념 제공
- LangGraph: 그래프 기반 연결 방식으로 복잡한 AI 시스템의 작업 흐름 시각화 및 조정. 다단계 작업, 대규모 데이터 처리, 동적 의사결정 관리 용이
- LangChain은 빠른 프로토타이핑, LangGraph는 복잡한 작업 흐름 및 다중 에이전트 협업에 적합
결론
- 프로젝트 요구사항과 복잡성에 따라 LangChain과 LangGraph 중 적절한 프레임워크 선택 중요