LangChain의 에이전트

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv Ltd.

강사 소개

    강사 사진.

   

  • Dilini K. Sumanapala, PhD

  • AI 엔지니어

  • 인지신경과학

  • 자연어 응용

  • Genverv Ltd. 설립자

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

에이전트와 도구 개요

에이전트를 나타내는 로봇 아이콘

 

  • 에이전트

    결정하고 행동하는 자율 시스템

  • 도구

    특정 작업을 수행하는 함수
    • 데이터 질의
    • 리서치 보고서
    • 데이터 분석
LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

기본 개념

챗봇 머리

   

  • LLM(예: ChatGPT)

  • 프롬프트

  • 도구

  • API

  • LangChain

    • AI 에이전트 구축
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코스 개요

    도구, 위키백과, 사람 얼굴 퍼즐 아이콘.

   

  • 수학 문제

  • 위키백과 검색

  • 도구와 LLM 전환

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질의와 추론을 담은 말풍선과 뇌 그림.

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질의·추론, 행동, 응답을 보여주는 뇌와 톱니, 말풍선 다이어그램.

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ReAct 에이전트 구성요소를 나타내는 뇌·톱니·말풍선 다이어그램(아래에 ReAct 라벨).

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응답 정확도 향상

    이전 ChatGPT 대화의 부정확한 수학 응답 스크린샷. 이미지 하단에 정답 "483" 표기.

   

  • 코딩

  • 수학

1 https://community.openai.com/t/chatgpt-simple-math-calculation-mistake/62780
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문제 쪼개기

  수학 연산자 다이어그램.

 

연산 순서

1. 괄호

2. 지수

3. 곱셈/나눗셈

4. 덧셈/뺄셈

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LangGraph로 에이전트 확장

      왼쪽은 일반 플로차트, 오른쪽은 LangGraph 로고.

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그래프 구조

    플로차트와 아래에 세 가지 문서 아이콘(에지 결과 표현).

     

노드

  • 데이터베이스 질의

  • 문서 반환

     

에지

노드를 연결하는 규칙

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ReAct 에이전트 생성

# Module imports

from langchain_core.tools import tool

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

import math


# LLM Setup
model = ChatOpenAI(openai_api_key="<OPENAI_API_TOKEN">, model="gpt-4o-mini")
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ReAct 에이전트 생성

# Create the agent
agent = create_react_agent(model, tools)


# Create a query
query = "What is (2+8) multiplied by 9?"


# Invoke the agent and print the response
response = agent.invoke({"messages": [("human", query)]})


# Print the agent's response
print(response['messages'][-1].content)

<script.py> output:
    The result of (2 + 8) multiplied by 9 is 90.
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Vamos praticar!

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