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LangGraphを活用したAI Agent開発(feat. MCP)

2.3 公式ドキュメント通りにやると失敗するAgentic RAG

코드 최종 결과 질문드립니다.

2

kkam2ya

投稿した質問数 9

0

안녕하세요.

좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다.

강의 2.3 에서 강사님 코드와 동일하게 작성하고 gpt 모델만 'gpt-5.4-mini' 로 변경 후에 전체 실행 했을 때, 답변이 이렇게 돌아옵니다.

{'query': '연봉 5천만원 세금',
 'context': [Document(id='9814d06b-07f0-47e3-866c-fdf3940e2649', metadata={'source': 'income_tax.txt'}, page_content='5년 이하: 30만원 → 납입연수\n5년 초과 10년 이하: 150만원 + 50만원 × (납입연수 - 5년)\n10년 초과 20년 이하: 400만원 + 80만원 × (납입연수 - 10년)\n20년 초과: 1,200만원 + 120만원 × (납입연수 - 20년)\n\n② 직장근로자 초과관세환급금을 분배하여 지급받는 경우 세액의 계산 방법 등 필요한 사항은 대통령령으로 정한다. \n<대통령 2014. 12. 23.>\n<전문개정 2009. 12. 31.>\n제64조(부동산매매업자에 대한 세액 계산의 특례)\n1) 대통령령으로 정하는 부동산매매업(이하 “부동산매매업”이라 한다)을 영위하는 거주자가 이하 “부동산매매업자”라 한다)로서 종합소득세법에 제104조제1항제1호(본항을 포함한다) 및 제103조 또는 같은 조 제7항 각 호의 어느 하나에 해당하는 자산의 매매자익(이하 “주택등매매차익”이라 한다)이 있는 자의 종합소득 산출세액은 다음 각 호의 세액 중 많은 것으로 한다. \n<개정 2014. 12. 23., 2017. 12. 19., 2020. 12. 29.>\n1. 종합소득 산출세액\n\n다음 각 목에 따른 세액의 합계액\n  가. 주택등매매차익에 따른 세율을 적용하여 산출한 세액의 합계액\n  나. 종합소득세법 제55조에 따라 주택등매매차익에 대한 개별세액을 공제한 금액을 과세표준으로 하고 이에 제55조에 따른 세율을 적용하여 산출세액'),
  Document(id='74dc15eb-b151-49b8-9106-1399b7722dd3', metadata={'source': 'income_tax.txt'}, page_content='1. 근속연수에 따라 정한 다음의 금액\n근속연수 | 공제액\n--- | ---\n5년 이하 | 100만원 공제소득\n5년 초과 10년 이하 | 500만원+200만원×(근속연수−5)\n10년 초과 20년 이하 | 1천500만원+250만원×(근속연수−10)\n법제처 | 31 | 국가법령정보센터'),
  Document(id='1c1ccbad-e1fe-45f7-b08f-223a475212c4', metadata={'source': 'income_tax.txt'}, page_content='소특별판\n경우에는 100분의 30에 해당하는 금액을 해당 과세기간의 종합소득세법에서 공제한다. \n<개정 2014. 12. 23., 2016. 12. 20., 2017. 12. 19, 2021. 12. 8, 2023. 12. 31.>')],
 'answer': AIMessage(content='연봉 5천만원의 세금은 공제 항목(4대보험, 근로소득공제, 인적공제 등)에 따라 달라져 정확히 한 숫자로 말하기 어렵습니다.  \n제공된 자료만으로는 5천만원 연봉의 실제 세액을 계산할 수 없습니다.  \n원하시면 **연봉 5천만원, 1인 가구/부양가족 여부** 기준으로 대략 계산해드릴게요.', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 108, 'prompt_tokens': 848, 'total_tokens': 956, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-5.4-mini-2026-03-17', 'system_fingerprint': None, 'id': 'chatcmpl-DtSMXJU8oQmhDi4TWrlNkXhmwuADF', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--019eedff-fd63-79f1-bb50-9fe5bb58b7c8-0', tool_calls=[], invalid_tool_calls=[], usage_metadata={'input_tokens': 848, 'output_tokens': 108, 'total_tokens': 956, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}})}

결국 답변은 정보가 부족하다는 것 같아 보이는데, retrieve 할 때, k의 개수도 4로 늘려보았지만 답변은 같았습니다. 이러한 경우 어떻게 하는 게 답변을 개선하기 좋을까요?

프롬프트엔지니어링 llm ai-agent langgraph mcp

回答 1

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communityai8509

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 알타리님.

질문해주신 내용을 바탕으로 살펴보았을 때, 현재 시스템이 연봉 5천만 원의 세금 계산에 대한 구체적인 정보를 충분히 제공하지 못하고 있는 것으로 보입니다. 이를 개선하기 위한 몇 가지 방법을 제안드리겠습니다.

문제 원인 분석

  1. 데이터의 적절성:

    • 문서에서 소득세 계산에 직접 필요한 정보가 부족할 수 있습니다. 세율, 공제 항목 등이 누락되었거나 정확하지 않을 수 있습니다.
  2. 인덱싱 및 검색 설정:

    • 벡터 데이터베이스의 k 값을 4로 늘리셨지만 여전히 충분한 정보를 제공하지 못하고 있는 것 같습니다. 더 많은 검색 결과를 통해 최대한 관련성이 높은 정보를 제공받아야 합니다.
  3. 모델의 한계:

    • 현재 사용하고 있는 모델의 성능이 제한적일 수 있으며, 특정 정보나 컨텍스트에 대한 이해도가 낮을 수 있습니다.

해결 방안 제안

  1. 데이터베이스 강화:

    • 소득세 계산에 필요한 주요 정보(세율표, 공제 항목 등)가 포함된 문서를 확보하고 데이터베이스에 추가하시기 바랍니다. 이 과정에서 문서가 충분히 포괄적이어야 합니다.
  2. 검색 파라미터 조정:

    • 단순히 k 값을 높이는 것 외에도 검색의 유사도 임계값을 조정하거나 검색 기준을 재설정하여 더 높은 관련성의 문서가 선택되도록 할 수 있습니다.
  3. 모델 업데이트:

    • 모델을 다른 버전으로 테스트하거나, context에 더 많은 예시 및 구체적인 계산 절차를 포함시키는 프롬프트 제작을 통해 성능을 개선할 수 있습니다.
  4. 데이터 전처리 검토:

    • 불필요한 데이터 및 잘못된 정보가 포함되어 있다면, 이를 정리하고, 필요한 정보를 명확하게 분류하여 저장해야 합니다.
  5. 시스템 튜닝:

    • 데이터베이스와 검색 기능을 지속적으로 점검하고, 검색 결과의 피드백을 통해 시스템을 튜닝해 나가야 합니다.

관련 질문과 사례는 여기에서 확인하실 수 있습니다. 벡터 DB 및 LLM 설정의 차이에 따라 응답이 달라지는 문제에 대한 논의가 포함되어 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

AgentState의 messages 확인해주세요.

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