랭체인 스터디 1주차

 오늘은 랭체인 스터디한 내용을 정리해볼게요!
제가 스터디하면서 정리한내용을 바탕으로 지피티의도움을받아ㅎㅎ 내용정리좀 해달라고 해보았습니다!

나머지 코드 및 실습은 스터디 레포에 올린 파일에 같이 올려둬서 이론위주로!


1. LangChain (랭체인) 개요

LangChain은 LLM(대규모 언어 모델, Large Language Model)을 더 “실용적이고 체계적”으로 활용하기 위한 프레임워크라고 하네요..

단순히 GPT에게 질문하는 걸 넘어서,
• 외부 데이터(RAG) 연결,
• 복잡한 워크플로우(LangGraph) 구성,
• 모델 특화(Fine-tuning) 등

다양한 구성요소를 필요에 따라 조립해 맞춤형 AI 에이전트를 만드는 것이 가능하다!

2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 외부 데이터베이스나 검색엔진에서 관련 정보를 불러와 LLM의 답변에 반영하는 방식
LLM이 가지고 있는 고정된 학습 데이터 외에도, 최신 정보나 사내 문서, DB 내용을 참고해서 답변을 보강할 수 있음.

동작 구조
1. 질문 입력
• 사용자가 질문을 하면,
2. 문서 검색 (Retriever)
• 관련된 외부 문서나 데이터(예: 사내 FAQ, 웹 검색, PDF 등)를 가져오고,
3. 프롬프트 구성
• 검색된 정보를 프롬프트에 포함시켜 LLM에 전달,
4. 응답 생성 (Generator)
• LLM이 해당 정보를 참고해 더 정확하고 신뢰성 높은 답변 생성.

예시: GPT가 2025년 트렌드에 대해 모를 수 있지만,
Bing 검색 플러그인이나 구글 Gemini를 연결한 RAG는 실제 웹 정보를 실시간으로 찾아와 답변을 생성할 수 있음.

핵심 포인트
• LLM의 “지식 한계”를 보완.
• 헛소리(=hallucination) ㅋㅋ..확률 감소.
• 검색 + 생성(Search + Generation)의 결합 구조.


3. LangGraph (랭그래프)

LangGraph는 LangChain 위에서 복잡한 “대화형 워크플로우”를 그래프 형태로 시각화하고 제어할 수 있는 프레임워크!

즉, 여러 에이전트(Agent)들이 각각의 역할을 맡아 데이터를 처리하고,
그 결과가 다른 에이전트로 전달되며 가지처럼 뻗어나가는 구조 (스터디자료에 있숨)

예시

사용자 질문
   ↓
데이터 수집 Agent (크롤링, 검색)
   ↓
전처리 Agent (텍스트 정리)
   ↘︎   ↘︎
  통계 분석 Agent   이미지 생성 Agent
      ↓                   ↓
  리포트 생성 Agent     결과 시각화 Agent

즉: 그래프의 “노드(Node)”는 각 에이전트,
“엣지(Edge)”는 데이터 흐름을 의미함.

장점
• 병렬 처리 가능 (여러 Agent가 동시에 작동)
• 조건 분기/반복 제어 가능 (if/else처럼)
• 시각적으로 디버깅 쉬움
• 복잡한 파이프라인을 “한눈에” 관리 가능

예를 들어, 데이터 전처리 → 분석 → 보고서 생성 → 이미지 생성까지
각각의 결과를 다른 Agent가 물려받아 작동하도록 그래프로 설계할 수 있다!


4. Fine-tuning (파인튜닝)

Fine-tuning은 기존의 범용 LLM에 특정 도메인 지식만 추가로 학습시켜 특화된 모델을 만드는 과정!

예시:
• 일반 GPT는 “모든 분야를 조금씩” 아는 범용 모델이지만,
• 보험사에서는 “보험 약관, 사고 처리, 보상 절차”만 잘 아는 모델이면 충분함.

그래서 불필요한 대규모 학습비용을 줄이고, 회사 특화 모델을 저비용으로 만들 수 있다..랴는

활용 예시
• 병원: 의학 보고서 전용 GPT
• 금융사: 신용평가/상담봇 전용 GPT
• 쇼핑몰: 상품 Q&A 전용 GPT

6. 창의성(temperature) 설정

GPT 등 LLM은 창의성(temperature) 값을 통해 답변의 “랜덤성”을 조절함.


참고할만한것!
• 유튜브 “테디노트” 채널: RAG, LangChain, LangGraph 실습 영상 다수
• LangChain 공식 문서: https://python.langchain.com

Introduction | 🦜️🔗 LangChain

코드위주의 실습도 다시 또 해야겠음을 또 느끼네요…

다들 즐거운추석보내시와요!