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kim-jy

작성한 질문수

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기

Adaptive RAG 시스템 만들기 (1/2)

Adaptive RAG 질문드립니다.

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안녕하세요 강사님, 강의 잘 듣고있습니다.

현재 Adaptive RAG 강의를 듣고있는데, 강의에서는 공식 문서에서 Adaptive RAG와 관련된 내용이 있어 그걸 예시로 들어주셨는데 확인해보니 해당 내용이 지금은 공식 문서에 없는 것 같습니다. Adaptive RAG 뿐만 아니라 강사님이 강의했던 내용중 지금은 공식 문서에 없는 내용들이 꽤 많은 것 같은데(Plan-and-Execute는 TodoListMiddleware로 연결되고 ReWOO, Reflection, Reflextion, STORM 등과 같은 내용은 공식 문서에 아예 없습니다..), 이런 내용들은 현재 시점에서는 잘 사용되지 않는 기술들이여서 그런걸까요?

그리고 예제에서 시스템 프롬프트를 항상 영어로 작성하시고 아래 한글로 번역된 내용을 주석으로 써주셨는데, 애초에 프롬프트를 한글로 작성하면 답변 품질에 차이가 많이날까요?

llm langchain rag openai-api ai-agent langgraph

퀴즈

Adaptive RAG 시스템에서 사용자 질문 분석(Query Analysis)의 첫 번째 역할은 무엇일까요?

사용자 질문을 벡터 스토어 검색에 더 적합하게 재작성합니다.

검색된 문서의 관련성을 평가합니다.

벡터 스토어 또는 웹 검색으로 질문의 경로를 결정합니다.

생성된 답변에 환각(Hallucination)이 있는지 확인합니다.

답변 1

AISchool

지식공유자

안녕하세요~. 반갑습니다.

먼저 강의를 잘 듣고 계시다니 기쁘네요^^.

1. Adaptive RAG 같은 경우 지금은 공식문서에서 제거되고 Agentic RAG 구조를 다룬 https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/agentic-rag 링크 1개만 남은 상태가 된것 같습니다.

Plan-and-Execute, ReWOO, Reflection, Reflextion, STORM 등과 같은 내용은 지금은 공식문서에서 제거된 상태로 보이며, 현재 시점에서는 잘 사용되지 않는 기술이라서 제거되었다기보다는 Langchain/LangGraph 공식문서가 예전에는 다양한 use cases를 포함하는 방향으로 구성되어 있었는데 최근에는 문법위주로 서술하고 use cases는 1~2개만 포함하는 형태로 공식문서의 방향성을 변경해서 그런것 같습니다.
최신 gpt 모델을 연동해서 사용한다면 한글 프롬프트로 입력하나 영어 프롬프트로 입력하나 성능상의 큰 차이는 없을 것입니다. 다만 한글 프롬프트로 테스트하고 싶으실 경우, 다른 구성요소들도 다 한글 텍스트 기반한 자료로 변경을 해주어야 전체적인 의도대로 동작할 것입니다. 예를 들어 Adaptive RAG 예제 같은 경우
```
    "https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",
    "https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/",
    "https://lilianweng.github.io/posts/2023-10-25-adv-attack-llm/",
```
이렇게 3개 데이터를 불러와서 사용하는데 한글 프롬프트로 테스트하고 싶으면 불러오는 자료도 한글로된 웹사이트 블로그등을 사용해서 테스트하시면 될 것입니다.

그럼 오늘도 좋은 하루되세요 :)

감사합니다.

kim-jy

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