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랭그래프
랭그래프(LangGraph)는 자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 응용 프로그램 개발을 위한 오픈소스 프레임워크이다. 랭그래프는 기존에 랭체인을 개발했던 해리슨 체이스(Harrison Chase)가 이끄는 랭체인 개발팀에서 추가 기능으로 개발했다.
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개념[편집]
랭그래프는 주로 복잡한 대화형 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 주며, 언어모델과의 상호작용을 더욱 체계적이고 효율적으로 구성할 수 있도록 설계되었다. 특히, 랭그래프는 랭체인과 같은 기존의 NLP 프레임워크와 연계하여 사용할 수 있으며, 다양한 AI 서비스 및 모델과 통합하여 최적화된 워크플로우를 제공한다.
랭그래프는 그래프 데이터 구조를 활용하여 언어모델 기반의 프로세스를 설계하는 방식이다. 이를 통해 다양한 상태(state)와 경로(path)를 정의할 수 있으며, 사용자의 입력에 따라 동적으로 변경되는 대화형 응용 프로그램을 구축하는 것이 가능하다. 이러한 구조적 접근 방식은 기존의 순차적(Naive) 접근 방식보다 훨씬 유연하고 확장성이 뛰어나다.
랭그래프는 노드(node)와 엣지(edge) 개념을 활용한다. 각 노드는 특정한 AI 모델의 호출이나 데이터 처리 작업을 수행하며, 엣지는 이들 노드 간의 연결을 담당한다. 즉, 특정 입력이 들어오면 정해진 규칙에 따라 해당 입력이 적절한 노드로 전달되고, 결과적으로 사용자가 원하는 답변이 생성된다. 이와 같은 방식은 챗봇, 추천 시스템, 자동 문서 생성 등의 다양한 AI 응용 분야에서 활용될 수 있다.
주요 특징[편집]
- 모듈화 및 확장성
랭그래프는 모듈화된 컴포넌트로 구성되어 있어 필요에 따라 특정 기능을 추가하거나 변경하는 것이 용이하다. 따라서 개발자는 프로젝트의 요구사항에 맞춰 유연하게 설계를 조정할 수 있다.
- 멀티모달 데이터 처리 지원
랭그래프는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등의 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있도록 멀티모달 방식으로 설계되어 있다. 이를 통해 보다 고도화된 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다.
- 유연한 상태 관리
기존의 대화형 AI 시스템은 상태 관리가 어려운 경우가 많았으나, 랭그래프는 그래프 기반의 흐름 제어 방식을 활용하여 각 대화의 맥락(context)을 보다 정교하게 유지할 수 있도록 한다.
- 다양한 AI 모델과의 호환성
랭그래프는 GPT-4, 클로드, 믹스트랄(Mixtral) 등 다양한 거대언어모델(LLM)과 연동이 가능하며, 허깅페이스, 오픈AI(OpenAI) API 등의 서비스와도 쉽게 통합할 수 있다.
활용 사례[편집]
- 대화형 챗봇 개발
고객지원 챗봇이나 AI 비서 등을 개발할 때 랭그래프를 활용하면 더욱 자연스러운 대화를 설계할 수 있다. 사용자의 질문에 따라 대화 흐름을 유동적으로 조정할 수 있어, 더욱 직관적이고 효과적인 응답을 제공할 수 있다.
- 자동화된 데이터 분석 및 처리
랭그래프를 데이터 분석 파이프라인에 적용하면, 자연어 질의(NLQ)를 기반으로 복잡한 데이터 분석 과정을 자동화할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 "지난달 매출 분석 결과를 알려줘"라고 입력하면, 랭그래프는 적절한 데이터 분석 모델을 호출하여 결과를 정리해 제공할 수 있다.
- 지식 기반 QA 시스템
대규모 문서에서 원하는 정보를 추출하는 QA 시스템에서도 활용 가능하다. 예를 들어, 법률 문서나 의료 논문에서 특정 질문에 대한 답변을 제공하는 서비스에 적용할 수 있다.
- 추천 시스템
사용자 행동 데이터를 기반으로 맞춤형 추천을 제공하는 시스템에서도 랭그래프가 유용하다. 예를 들어, 전자상거래 플랫폼에서 고객이 이전에 본 상품과 관련된 새로운 제품을 추천하는 데 활용될 수 있다.
- 자동 문서 생성 및 요약
AI 기반 자동 문서 생성 시스템에서도 랭그래프를 사용할 수 있다. 뉴스 요약, 보고서 자동 작성 등의 작업을 보다 정밀하게 수행할 수 있도록 한다.
랭그래프와 랭체인의 차이[편집]
랭그래프와 랭체인(LangChain)은 모두 자연어 처리 기반 AI 애플리케이션 개발을 위한 오픈소스 프레임워크이지만, 접근 방식과 사용 목적에서 차이가 있다.
- 구조적 차이
랭체인은 체인 기반의 워크플로우를 중심으로 구성되며, 순차적인 방식으로 모델 호출과 데이터 처리를 수행한다. 반면, 랭그래프는 그래프 기반의 접근 방식을 채택하여 보다 유연한 흐름 제어와 동적 경로 설정이 가능하다.
- 유연성 및 확장성
랭체인은 특정한 논리 흐름을 따르는 단순한 애플리케이션을 구축하는 데 적합한 반면, 랭그래프는 복잡한 상태 관리를 필요로 하는 다단계 대화 시스템이나 분기 처리 기능이 중요한 응용 프로그램에서 더욱 효과적이다.
- 사용 사례
랭체인은 문서요약, 질의응답, 정보검색 등의 작업에 유용하며, 비교적 단순한 워크플로우를 구성할 때 적합하다. 반면, 랭그래프는 다중 경로를 고려해야 하는 복잡한 챗봇, 추천 시스템, 시나리오 기반 AI 서비스 등의 개발에 유리하다.[1]
각주[편집]
- 이동 ↑ 〈1-1-2. LangGraph와 LangChain의 차이점〉, 《위키독스》
참고자료[편집]
- 〈1-1-2. LangGraph와 LangChain의 차이점〉, 《위키독스》
같이 보기[편집]
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