일찍자기

LangChain 에이전트는 다양한 내장 툴(예: 검색 엔진, 계산기)을 활용하여 복잡한 질문에 답하고 작업을 처리할 수 있습니다. 하지만 때로는 우리의 에이전트가 데이터베이스 조회, 특정 API 호출, 사내 시스템과의 연동 등 고유한 비즈니스 로직이나 특정 도메인 지식에 접근해야 할 필요가 생깁니다. 이럴 때 필요한 것이 바로 커스텀 툴입니다.에이전트가 커스텀 툴을 활용하여 외부 시스템과 상호작용하는 개념도 (이미지는 LangChain Academy를 참고하여 재구성되었습니다)위 그림처럼, 에이전트는 사용자의 요청을 받으면 어떤 툴을 사용해야 할지 결정하고, 그 툴을 통해 외부 데이터를 가져오거나 특정 작업을 수행합니다. 커스텀 툴은 이 과정에서 에이전트의 '손과 발'이 되어주는 것이죠.💡 LangC..

LLM(Large Language Model)이 LangChain과 Pydantic을 활용하여 "똑똑한 메모리 관리"를 수행하는 방법은 여러가지가 있습니다. 그 중에서도 사용자의 복잡한 요구사항을 이해하고 이전 대화 내용을 기억하며, 심지어 특정 정보를 구조화된 형태로 저장하고 이를 통해 사용자 프로필이나 이벤트 정보 같은 핵심 데이터를 효율적으로 다루는 방법을 알아보겠습니다. 🏗️ Pydantic으로 구조화된 프로필 만들기LangChain Academy에서 제공하는 예시에서는 Pydantic을 사용하여 사용자 Profile을 정의합니다. Pydantic 모델은 데이터의 유효성을 검사하고, 데이터를 일관된 형식으로 유지하는 데 매우 강력합니다.from pydantic import BaseModel, F..

대화형 챗봇, 지능형 에이전트 등 복잡한 LLM 애플리케이션을 구축할 때 가장 중요한 과제 중 하나는 바로 '상태(State)' 관리입니다. 사용자와의 대화 맥락, 이전 상호작용 정보, 시스템 내부 설정 등 다양한 데이터를 어떻게 효과적으로 기억하고 활용할 수 있을까요?이 블로그 포스팅에서는 LangChain과 Python의 강력한 데이터 유효성 검사 라이브러리인 Pydantic을 결합하여 LLM 애플리케이션의 상태를 명확하고 안정적으로 관리하는 방법을 소개합니다. 복잡한 애플리케이션의 핵심인 상태 관리를 Pydantic으로 어떻게 단순화할 수 있는지 알아보겠습니다.💡 왜 LLM 애플리케이션에 상태 관리가 중요할까요?LLM은 본질적으로 한 번의 질의응답은 기억하지만, 여러 번의 상호작용에 걸친 복잡한 ..