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LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

LangChain 에이전트 핵심

챗봇의 머리

     

  • ReAct 에이전트 생성

  • 도구로 에이전트 강화

  • 후속 질문 지원

  • 추론과 LLM

  • 자연어 응답

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

LangGraph로 챗봇 구축

  도구, 위키백과, LangGraph 아이콘

 

  • 외부 API 통합

    • 예: Wikipedia

  • 정의

    • 그래프와 에이전트 상태
    • 노드
    • 엣지

  • 메모리

  • 대화

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

동적 챗봇 구축

여러 도구를 가진 봇

고급 기능

  • 도구 간 전환
  • 동적 LLM 호출
  • 여러 도구 생성
  • 유연한 워크플로우
  • 다중 도구 메모리
  • 다중 턴 대화
  • 대규모 작업 예:
    • 학교 교육과정
LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

LangChain 생태계

      LangGraph 및 LangChain 로고

 

  • AI 워크플로우

    • 확장 가능

    • 유연함

       

  • 기반 에이전트 구축

  • 도구 통합

  • 고급 메모리

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

LangChain 생태계

    LangSmith 및 LangGraph 로고

 

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

감사합니다!

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

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