강의 46에서 노드의 병렬 수행시 Thread-Safety 문제는 없을까요?

안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 말씀해주신 내용이 맞습니다. LangGraph에서 여러 노드가 병렬로 실행될 때 동일한 state에 접근하는 thread-safety 문제는 완전히 자동으로 해결되지는 않습니다. LangGraph는 각 단계마다 state를 저장하는 checkpointing, thread ID로 실행 구역을 나누는 격리, 그리고 데이터 형태를 제한하는 serialization 등의 기본적인 안전장치를 제공합니다. 하지만, 프로덕션 환경에서는 여전히 state 공유 자원 접근 시 주의 등 동시성 원칙을 고려한 설계가 필요합니다. 예를 들면 state 업데이트 시 원자적(atomic) 병합을 보장하기 때문에 Reducer를 단순 덮어쓰기 방식이 아니라 병합 로직을 적용하는 것도 가능한 방법입니다.

similarity_search 후 왜 다시 LLM을 통해 grade를 측정 하나요?

안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 벡터 검색은 속도가 빠르고 효율적이지만 표면적 유사성에 의존하는 한계가 있습니다. 예를 들어 "딸기 키우는 방법"을 검색했을 때 "딸기 잼 만들기" 문서도 높은 유사도 점수를 받을 수 있습니다. 반면 LLM은 질문의 진짜 의도를 이해하고 문서가 실제로 답변에 도움이 되는지 맥락적으로 판단할 수 있습니다. 하지만 모든 문서를 LLM으로 평가하면 시간과 비용이 많이 들기 때문에 어려움이 있습니다. 그래서 Self RAG는 두 단계로 나눕니다. 먼저 벡터 검색으로 빠르게 후보 문서들을 추려내고, 그 다음 LLM이 이 문서들이 정말 질문과 관련 있는지 정밀하게 재평가하는 것으로 구현됩니다. 이렇게 하면 속도와 정확성을 모두 잡을 수 있게 됩니다. 대량의 문서가 있는 경우에 모든 필요한 문서를 LLM 컨텍스트로 전달할 수 없기 때문에, 관련성 있는 문서들을 빠르고 정확하게 검색하는 것이 필요한데, 이 과정에서 속도를 고려할 때 벡터 임베딩을 활용하는 것이 적절하기 때문에 검색 과정에 주로 사용됩니다. 이후 검색 결과를 정밀하게 정제, 추출하기 위해서 Cross-Encoder 기반의 Re-ranker 모델이 활용되기도 합니다. Self-RAG 에서는 LLM을 사용하여 관련성 있는 문서를 선별하는 Filter 작업을 수행하는 것으로 이해할 수 있습니다.

agent_executor 실행시 JSONDecodeError에러가 발생해요.

안녕하세요. 판다스스튜디오입니다.gemini-2.5-pro 모델로 tool calling 등 구조화 출력을 수행하는 부분에서 커뮤니티에서도 관련 에러에 대한 이슈가 이야기 되고 있습니다. Thinking 모델의 출력을 LangChain/LangGraph에서 처리하는 부분에서 에러가 발생하고 있고, 아직 관련 문제가 해결되지 않은 상태입니다. https://github.com/langchain-ai/langgraph/issues/4780당분간은 gpt-4.1 계열이나 gemini-2.0-flash 모델을 사용하셔야 할 것 같습니다.새로운 모델이 나올 때 종종 발생하는 문제입니다. 참고하시기 바랍니다. 감사합니다.

poetry add python-dotenv langchain langchain-openai gradio 설치 안 되요

다행입니다. 빠르게 해결하셨네요.파이썬 버전을 pyproject.toml 파일에 명시해주시면 됩니다.

툴의 숫자가 많을때 동작

안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 도구의 개수가 많을 때 모든 도구를 매번 LLM에게 프롬프트로 전달하면 선택 옵션이 많아지고 비슷한 도구들이 포함되어 있으면 더 어려운 상황이 될 수 있습니다. 선택되지 못하는 대부분의 도구 설명이 노이즈로 작용할 가능성이 높아집니다. 모델의 도구 호출 능력에 따라 다르겠지만, 10개 이상의 도구를 사용할 경우에는 다른 방법을 사용할 필요가 있습니다. 예를 들면, 도구에 대한 설명을 벡터저장소에 저장하고, RAG 방식으로 벡터 검색을 써서 필요한 도구들만 골라내는 방법이 있습니다. 사용자가 뭔가 물어보면 그 질문과 관련된 도구 몇 개만 찾아서 LLM에게 전달하는 방식입니다. 그리고, 같은 기능인데 이름만 다르거나 아예 똑같은 도구가 여러 개 있을 수 있는 상황이 발생하지 않도록 미리 관리해주는 것이 중요합니다. 결국 핵심은 LLM한테 "선택의 부담"을 덜어주는 것입니다. 중요한 정보에 집중할 수 있도록 불필요한 노이즈를 최대한 배제한 상태로 프롬프트를 구성할 필요가 있습니다. 따라서, 관련 있는 도구 몇 개만 깔끔하게 주면 훨씬 잘 작동합니다.

안녕하세요 후속강의 듣고 싶은데, 비용이 부담되어서..

안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 인프런에서 공식적으로 제공하는 할인 외에 제가 자체적으로 계획 중인 할인 이벤트는 현재 시점에는 없습니다. 추후 신규 강의 개설 시점에 할인 이벤트를 진행할 수 있지만, 현재 확정된 계획은 없습니다. 양해 부탁드립니다.

AuraDB 연동 안되는 현상 질문

안녕하세요. 현재 설정하신 프로젝트 폴더와 파일 구조를 파악할 수 있게 캡처해서 보여주실 수 있을까요?.env 파일에서 {id}, {PASSWORD} 부분은 수정하신거죠?

새로 추가된 강의의 강의자료는 따로 없는 걸까요??

안녕하세요. 추가된 강의는 LangChain 최신 버전 업데이트된 내용을 토대로 나중에 별도로 제작하였습니다. 따라서, 개발 환경에 차이가 있습니다만, 추가된 내용을 가지고 코랩에서 그대로 실습을 진행해도 괜찮습니다.

[실습을 위한 환경 설정 방법] 자료가 없습니다.

찾으셔서 다행입니다. 언제든지 편하게 질문해 주세요.

최근 안내해주신 수강생 이벤트 관련 문의입니다.

안녕하세요. 말씀해주신 내용이 맞습니다. "graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)" 강의는 현재 40% 할인 중입니다. 이 강의를 수강하고 이벤트 페이지에서 구글 폼으로 신청해주시면, "RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)" 70% 할인 쿠폰을 보내드립니다. 감사합니다.