์ฑ„๋„ํ†ก ์•„์ด์ฝ˜

Agentic(Modular) RAG with LangGraph version 1 ๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ๊ณ ๊ธ‰๊นŒ์ง€

์ด ๊ฐ•์˜๋Š” RAG(Retrieval-Augmented Generation) ๋ฅผ ๐Ÿ‘‰ ๊ฐœ๋… ์„ค๋ช…์—์„œ ๋๋‚ด์ง€ ์•Š๊ณ  ๐Ÿ‘‰ ์‹ค์ œ๋กœ ๋™์ž‘ํ•˜๋Š” ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ง์ ‘ ๋งŒ๋“ค๋ฉฐ ๐Ÿ‘‰ ํ™•์žฅยท๊ณ ๋„ํ™”๊นŒ์ง€ ๊ฒฝํ—˜ํ•˜๋Š” ์‹ค์Šต ์ค‘์‹ฌ ๊ฐ•์˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹จ์ˆœํ•œ RAG ์˜ˆ์ œ์—์„œ ์ถœ๋ฐœํ•˜์—ฌ, Advanced RAG โ†’ Modular RAG โ†’ Agent ๊ธฐ๋ฐ˜ RAG๊นŒ์ง€ ํ˜„์—…์—์„œ ๋ฐ”๋กœ ํ™œ์šฉ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์ˆ˜์ค€์œผ๋กœ ๋‹จ๊ณ„์ ์œผ๋กœ ํ•™์Šตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

(5.0) ์ˆ˜๊ฐ•ํ‰ 2๊ฐœ

์ˆ˜๊ฐ•์ƒ 71๋ช…

๋‚œ์ด๋„ ์ดˆ๊ธ‰

์ˆ˜๊ฐ•๊ธฐํ•œ ๋ฌด์ œํ•œ

์‹ค์Šต ์ค‘์‹ฌ
์‹ค์Šต ์ค‘์‹ฌ
AI ํ™œ์šฉ๋ฒ•
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langgraph
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multi-agent
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rag์‹œ์Šคํ…œ๊ตฌ์ถ•
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์‹ค์Šต ์ค‘์‹ฌ
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AI ํ™œ์šฉ๋ฒ•
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langgraph
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์ˆ˜๊ฐ• ํ›„ ์ด๋Ÿฐ๊ฑธ ์–ป์„ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”

  • RAG์˜ ์ „์ฒด ํŒŒ์ดํ”„๋ผ์ธ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๋ช…ํ™•ํžˆ ์ดํ•ด

  • Naive RAG์˜ ํ•œ๊ณ„์™€ Advanced RAG๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•œ ์ด์œ  ์ฒด๋“

  • VectorDB, Retriever, Evaluation์„ ๊ตฌ์กฐ์ ์œผ๋กœ ๋ถ„๋ฆฌ ์„ค๊ณ„

  • PGVector, Elasticsearch ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ VectorDB ๊ธฐ๋ฐ˜ RAG ๊ตฌํ˜„ ๊ฒฝํ—˜

  • Self-RAG, Corrective RAG(CRAG), Supervisor Agent RAG๊นŒ์ง€ ํ™•์žฅ

RAG ์™„๋ฒฝ ๋งˆ์Šคํ„ฐ: ๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์—์ด์ „ํŠธ๊นŒ์ง€

์ด ๊ฐ•์˜๋Š” RAG(Retrieval-Augmented Generation)์˜ ๋ชจ๋“  ๊ฒƒ์„ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ์‹ค์ „ ์ค‘์‹ฌ ๊ฐ•์˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ Naive RAG๋ถ€ํ„ฐ ์‹œ์ž‘ํ•ด์„œ Advanced RAG๋ฅผ ๊ฑฐ์ณ, ์ตœ์‹  ํŠธ๋ Œ๋“œ์ธ Agentic RAG๊นŒ์ง€ ๋‹จ๊ณ„๋ณ„๋กœ ํ•™์Šตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

LangChain๊ณผ LangGraph๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ์‹ค๋ฌด์—์„œ ๋ฐ”๋กœ ์ ์šฉ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ RAG ์‹œ์Šคํ…œ์„ ๊ตฌ์ถ•ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์›๋‹ˆ๋‹ค.

์ด ๊ฐ•์˜์˜ ํŠน์ง•

๐Ÿ“Œ๋‹จ๊ณ„๋ณ„ ํ•™์Šต: Naive โ†’ Advanced โ†’ Modular(Agentic) ์ˆœ์„œ๋กœ ๋‚œ์ด๋„๋ฅผ ์ ์ง„์ ์œผ๋กœ ๋†’์—ฌ๊ฐ‘๋‹ˆ๋‹ค

๐Ÿ“Œ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋„๊ตฌ ๊ฒฝํ—˜: ์—ฌ๋Ÿฌ Vector DB, Embedding Models, Retriever๋ฅผ ์ง์ ‘ ๋‹ค๋ค„๋ด…๋‹ˆ๋‹ค

๐Ÿ“Œ Hybrid ๊ฒ€์ƒ‰: Elasticsearch๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•ด ๋ฒกํ„ฐ ๊ฒ€์ƒ‰๊ณผ ํ‚ค์›Œ๋“œ ๊ฒ€์ƒ‰์„ ๊ฒฐํ•ฉํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์›๋‹ˆ๋‹ค

๐Ÿ“Œ์ตœ์‹  ๊ธฐ์ˆ : LangGraph๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์—์ด์ „ํŠธ RAG๊นŒ์ง€ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค

๐Ÿ“Œ์„ฑ๋Šฅ ํ‰๊ฐ€: RAGAs๋ฅผ ํ†ตํ•ด RAG ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ์„ฑ๋Šฅ์„ ๊ฐ๊ด€์ ์œผ๋กœ ํ‰๊ฐ€ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์›๋‹ˆ๋‹ค

์ด๋Ÿฐ ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ์ถ”์ฒœํ•ด์š”

LLM ๊ธฐ๋ฐ˜ ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜ ๊ฐœ๋ฐœ์ž

LLM API ์‚ฌ์šฉ ๊ฒฝํ—˜์ด ์žˆ๋‹ค๋ฉด ์ด ๊ฐ•์˜๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๊ธฐ์—… ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ํ”„๋กœ๋•์…˜ ๋ ˆ๋ฒจ์˜ AI ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ๊ตฌ์ถ•ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค

RAG ์‹œ์Šคํ…œ์„ ์ฒ˜์Œ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ๋ถ„
RAG๊ฐ€ ์ฒ˜์Œ์ด๋ผ๋ฉด ์ด ๊ฐ•์˜๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์‹ค์ „ ๋ฐฐํฌ๊นŒ์ง€ ์™„๋ฒฝํ•˜๊ฒŒ ๋งˆ์Šคํ„ฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค

AI Agent์— ๊ด€์‹ฌ์žˆ๋Š” ๋ถ„
์—์ด์ „ํŠธ์— ๊ด€์‹ฌ์ด ์žˆ๋‹ค๋ฉด ์ด ๊ฐ•์˜๋ฅผ ํ†ตํ•ด LangGraph๋กœ ๋ณต์žกํ•œ ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ •์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” Agentic RAG๋ฅผ ๊ตฌํ˜„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค

์ˆ˜๊ฐ• ํ›„์—๋Š”

  • ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์†Œ์Šค๋กœ๋ถ€ํ„ฐ RAG ์‹œ์Šคํ…œ์„ ๊ตฌ์ถ•ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค

  • ํ”„๋กœ์ ํŠธ ํŠน์„ฑ์— ๋งž๋Š” Vector DB์™€ Embedding Model์„ ์„ ํƒํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค

  • RAG ์„ฑ๋Šฅ์„ ๊ฐœ์„ ํ•˜๋Š” ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ธฐ๋ฒ•๋“ค์„ ์ ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค

  • LangGraph๋กœ ๋ณต์žกํ•œ ์—์ด์ „ํŠธ ๊ธฐ๋ฐ˜ RAG๋ฅผ ์„ค๊ณ„ํ•˜๊ณ  ๊ตฌํ˜„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค

  • RAG ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ํ’ˆ์งˆ์„ ์ •๋Ÿ‰์ ์œผ๋กœ ํ‰๊ฐ€ํ•˜๊ณ  ๊ฐœ์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค

์ด๋Ÿฐ ๋‚ด์šฉ์„ ๋ฐฐ์›Œ์š”.

๊ณ ๊ธ‰ Retriever ๊ธฐ๋ฒ•

MultiQuery Retriever์™€ Reranker๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•ด ๊ฒ€์ƒ‰ ํ’ˆ์งˆ์„ ํ–ฅ์ƒ์‹œํ‚ค๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์›๋‹ˆ๋‹ค.

Hybrid RAG ๊ตฌํ˜„

Elasticsearch๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•ด ๋ฒกํ„ฐ ๊ฒ€์ƒ‰๊ณผ ํ‚ค์›Œ๋“œ ๊ฒ€์ƒ‰(BM25)์„ ๊ฒฐํ•ฉํ•œ ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ ๊ฒ€์ƒ‰ ์‹œ์Šคํ…œ์„ ๊ตฌ์ถ•ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

RAG ์„ฑ๋Šฅ ํ‰๊ฐ€

RAGAs ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด RAG ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ๋‹ต๋ณ€ ํ’ˆ์งˆ์„ ๊ฐ๊ด€์ ์œผ๋กœ ์ธก์ •ํ•˜๊ณ  ๊ฐœ์„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

LangGraph๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์—์ด์ „ํŠธ RAG

Vanilla RAG, Corrective RAG, Self RAG, Supervisor Agents ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์—์ด์ „ํŠธ ๊ธฐ๋ฐ˜ RAG๋ฅผ LangGraph๋กœ ๊ตฌํ˜„ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ˆ˜๊ฐ• ์ „ ์ฐธ๊ณ  ์‚ฌํ•ญ

์‹ค์Šต ํ™˜๊ฒฝ

  • ๊ฐ•์˜๋Š” MacOS ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ์„ค๋ช…ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํŒŒ์ด์ฌ์„ ๊ตฌ๋™ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํ™˜๊ฒฝ์ด๋ผ๋ฉด Windows, Linux ๋“ฑ ์šด์˜์ฒด์ œ์™€ ๊ด€๊ณ„์—†์ด ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋”ฐ๋ผ์˜ค์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค

  • ๊ฐ•์˜์—์„œ๋Š” VSCode ์—๋””ํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์˜€์ง€๋งŒ, Cursor, PyCharm ๋“ฑ ๋ชจ๋“  ์—๋””ํ„ฐ์—์„œ ๊ฐ€๋Šฅํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

ํ•™์Šต ์ž๋ฃŒ

  • ์„น์…˜๋งˆ๋‹ค ์••์ถ• ํŒŒ์ผ ์ œ๊ณต(requirements.txt, jupyter files ๋“ฑ) ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์„ ์ˆ˜ ์ง€์‹ ๋ฐ ์œ ์˜์‚ฌํ•ญ

์ด๋Ÿฐ ๋ถ„๋“ค๊ป˜
์ถ”์ฒœ๋“œ๋ ค์š”

ํ•™์Šต ๋Œ€์ƒ์€
๋ˆ„๊ตฌ์ผ๊นŒ์š”?

  • LLM์€ ์จ๋ดค์ง€๋งŒ RAG ๊ตฌ์กฐ๊ฐ€ ํ—ท๊ฐˆ๋ฆฌ๋Š” ๋ถ„

  • LangChain/LangGraph๋ฅผ ์ด์œ  ์—†์ด ์“ฐ๊ณ  ์žˆ๋˜ ๋ถ„

  • RAG ์„ฑ๋Šฅ์ด ์•ˆ ๋‚˜์˜ค๋Š” ์ด์œ ๋ฅผ ์•Œ๊ณ  ์‹ถ์€ ๋ถ„

  • Agent ๊ธฐ๋ฐ˜ RAG๊นŒ์ง€ ํ™•์žฅํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€ ๋ถ„

์„ ์ˆ˜ ์ง€์‹,
ํ•„์š”ํ• ๊นŒ์š”?

  • ์ˆ˜์—…์—์„œ Chat GPT ์œ ๋ฃŒ ๋ชจ๋ธ์„ ์‚ฌ์šฉํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

  • Python ๊ธฐ์ดˆ ์ง€์‹์ด ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”
๋‹น๊ทผ๋จน๋Š”ํ† ๋ผ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

509

๋ช…

์ˆ˜๊ฐ•์ƒ

15

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2

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๋‹ต๋ณ€

4.9

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๊ฐ•์˜ ํ‰์ 

4

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๊ฐ•์˜

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋งก์€ ์กฐ๊ฒฝ์›์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
์ €๋Š” ์ค‘์†Œ๊ธฐ์—…๋ถ€ํ„ฐ ๋Œ€๊ธฐ์—…๊นŒ์ง€ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์‚ฐ์—… ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ ์›น ๊ฐœ๋ฐœ, ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ(AI), ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  AWS ์ธํ”„๋ผ ๊ตฌ์ถ• ๋“ฑ ํญ๋„“์€ ์‹ค๋ฌด ๊ฒฝํ—˜์„ ์Œ“์•„์™”์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๋Ÿฌํ•œ ๊ฒฝํ—˜์„ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ 2022๋…„๋ถ€ํ„ฐ๋Š” ์˜คํ”„๋ผ์ธ์—์„œ AI ๋ถ„์•ผ์˜ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•˜๋ฉฐ, ์‹ค๋ฌด์™€ ์ด๋ก ์„ ์—ฐ๊ฒฐํ•˜๋Š” ๊ต์œก์„ ์ด์–ด์˜ค๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๋”๋ณด๊ธฐ

์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ

์ „์ฒด

50๊ฐœ โˆ™ (9์‹œ๊ฐ„ 29๋ถ„)

ํ•ด๋‹น ๊ฐ•์˜์—์„œ ์ œ๊ณต:

์ˆ˜์—…์ž๋ฃŒ
๊ฐ•์˜ ๊ฒŒ์‹œ์ผ: 
๋งˆ์ง€๋ง‰ ์—…๋ฐ์ดํŠธ์ผ: 

์ˆ˜๊ฐ•ํ‰

์ „์ฒด

2๊ฐœ

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  • ์Šคํ”„๋ง๋‹˜์˜ ํ”„๋กœํ•„ ์ด๋ฏธ์ง€
    ์Šคํ”„๋ง

    ์ˆ˜๊ฐ•ํ‰ 111

    โˆ™

    ํ‰๊ท  ํ‰์  4.9

    5

    6% ์ˆ˜๊ฐ• ํ›„ ์ž‘์„ฑ

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      ๋’ค์•ˆ๊ธธ

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      100% ์ˆ˜๊ฐ• ํ›„ ์ž‘์„ฑ

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      ๋‹น๊ทผ๋จน๋Š”ํ† ๋ผ๋‹˜์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๊ฐ•์˜

      ์ง€์‹๊ณต์œ ์ž๋‹˜์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋งŒ๋‚˜๋ณด์„ธ์š”!

      ๋น„์Šทํ•œ ๊ฐ•์˜

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      โ‚ฉ49,500