나만의 ReAct 구현하기 : ReAct를 활용한 추론과 작업 자동화

간단 소개

ReAct 프레임워크와 AWS를 활용한 추론 및 작업 자동화 방법을 소개하고, 실제 구현 예제와 한계점을 제시합니다.

AI Summary

ReAct 프레임워크 소개
- ReAct는 LLM을 추론 엔진으로 활용하여 복잡한 작업을 단계적으로 수행하고 다양한 데이터 소스와 상호작용하는 프레임워크이다.
- AWS Ambassador Meetup 2024에서 ReAct와 LLM을 활용한 작업 자동화 및 추론 기능이 중점적으로 다루어졌다.
ReAct 구성 요소 및 핵심 예제
- Schema, Agent, AgentExecutor, Tools, Toolkits 등의 구성 요소가 있다.
- @tool decorator를 사용하여 함수를 정의하고, Agent에서 호출하여 사용한다.
- 수학 계산 및 현재 시간 질의 등의 예제를 통해 ReAct의 활용 방법을 제시한다.
AWS 환경에서의 ReAct 활용 및 한계점
- AWS 서비스와 통합하여 다양한 SaaS 애플리케이션 통합, AWS App Studio, AWS Deadline Cloud 등의 기능을 활용할 수 있다.
- 프로젝트 관리 도구와 통합하여 워크플로우를 간소화하고 생산성을 향상시킬 수 있다.
- 복잡한 워크플로우 구성 및 LLM 의존성과 같은 한계점도 존재한다.