clickonitem — LLM·LangChain 개발 노트

10. Tool Calling이란 무엇인가? (AI가 외부 기능을 사용하는 방법) AI 기술이 발전하면서 단순히 답변을 생성하는 수준을 넘어 외부 기능을 직접 사용하는 방식이 점점 중요해지고 있습니다. 이때 핵심이 되는 개념이 바로 Tool Calling 입니다. Tool Calling은 AI가 필요한 기능을 스스로 선택하고 실행하는 구조로, AI 자동화 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 Tool Calling이 무엇인지, 그리고 어떻게 활용되는지 쉽게 설명해보겠습니다. Tool Calling의 기본 개념 Tool Calling은 AI가 외부 기능을 호출하여 작업을 수행하는 방식입니다. 즉, AI가 단순히 답변을 생성하는 것이 아니라 필요한 기능을 실행하여 결과를 만들어내는 구조입니다. 이 개념은 Function Calling이라는 용어로도 사용됩니다. 왜 Tool Calling이 필요한가? 기존 AI는 텍스트 기반 답변만 생성할 수 있었습니다. 하지만 실제 서비스에서는 다음과 같은 작업이 필요합니다. 데이터 조회 API 호출 파일 처리 이러한 기능을 수행하기 위해 Tool Calling이 사용됩니다. Tool Calling의 동작 방식 Tool Calling은 다음과 같은 흐름으로 동작합니다. 사용자 요청 → AI 분석 → 필요한 Tool 선택 → 실행 → 결과 반환 이 과정에서 AI는 상황에 맞는 기능을 선택합니다. Tool Calling의 구성 요소 Tool Calling은 여러 요소로 구성됩니다. 첫 번째는 AI 모델입니다. 사용자의 요청을 이해하고 판단하는 역할을 합니다. 두 번째는 Tool입니다. 실제 작업을 수행하는 기능입니다. 세 번째는 인터페이스입니다. AI와 Tool을 연결하는 역할을 합니다. 이 세 가지 요소가 함께 작동하여 기능 실행이 이루어집니다. Tool Calling의 장점 이 구...

8. LangChain Agent란 무엇인가? (AI 자동화 시스템 쉽게 이해하기) AI 자동화 시스템을 구축할 때 단순한 모델 호출을 넘어서 다양한 기능을 연결하는 구조가 필요합니다. 이때 많이 사용되는 개념이 바로 LangChain Agent 입니다. LangChain Agent는 AI가 상황에 맞게 도구를 선택하고 실행할 수 있도록 만들어주는 구조입니다. 이번 글에서는 LangChain Agent가 무엇인지, 그리고 어떻게 활용되는지 쉽게 설명해보겠습니다. LangChain Agent의 기본 개념 LangChain Agent는 AI가 스스로 판단하여 필요한 작업을 수행하는 구조입니다. 즉, 단순히 질문에 답하는 것이 아니라 도구를 선택하고 실행하는 역할을 합니다. 이 구조를 통해 AI는 더 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 왜 LangChain Agent가 필요한가? 기존 방식에서는 AI가 단순한 답변만 생성할 수 있었습니다. 하지만 실제 서비스에서는 다음과 같은 작업이 필요합니다. 데이터 조회 API 호출 문서 검색 이러한 작업을 자동으로 처리하기 위해 LangChain Agent가 사용됩니다. LangChain Agent의 동작 방식 LangChain Agent는 다음과 같은 흐름으로 동작합니다. 사용자 요청 → 분석 → 도구 선택 → 실행 → 결과 반환 이 과정에서 AI는 어떤 도구를 사용할지 스스로 판단합니다. LangChain Agent의 구성 요소 LangChain Agent는 여러 요소로 구성됩니다. 첫 번째는 LLM입니다. 사용자의 요청을 이해하고 판단하는 역할을 합니다. 두 번째는 Tool입니다. 실제 작업을 수행하는 기능입니다. 세 번째는 Agent입니다. 전체 흐름을 제어하고 실행을 관리합니다. 이 세 가지 요소가 함께 작동하여 자동화가 이루어집니다. LangChain Agent의 장점 이 구조...

6. Multi Agent 구조란 무엇인가? (AI 협업 시스템 이해하기) AI 기술이 발전하면서 하나의 모델이 모든 작업을 처리하는 방식에서 여러 개의 AI가 역할을 나누어 협력하는 방식으로 변화하고 있습니다. 이러한 구조를 Multi Agent 구조 라고 합니다. 이 방식은 복잡한 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있게 만들어주며, 최근 AI 시스템에서 중요한 개념으로 자리잡고 있습니다. 이번 글에서는 Multi Agent 구조가 무엇인지, 그리고 어떻게 활용되는지 쉽게 설명해보겠습니다. Multi Agent 구조의 기본 개념 Multi Agent 구조는 여러 개의 AI가 각각의 역할을 나누어 하나의 작업을 함께 수행하는 시스템입니다. 즉, 하나의 AI가 모든 것을 처리하는 것이 아니라 각각의 역할을 담당하는 여러 AI가 협력하는 방식입니다. 이 구조는 사람의 조직과 비슷하게 이해할 수 있습니다. 왜 Multi Agent 구조가 필요한가? 하나의 AI로 모든 작업을 처리하려고 하면 복잡한 문제에서 오류가 발생할 가능성이 높습니다. 특히 다양한 기능이 필요한 경우 단일 구조로는 한계가 있습니다. 복잡한 문제 처리 어려움 확장성 부족 정확도 감소 이러한 문제를 해결하기 위해 Multi Agent 구조가 사용됩니다. Multi Agent 구조의 구성 요소 이 구조는 보통 세 가지 역할로 나누어집니다. 첫 번째는 Planner입니다. 전체 작업을 분석하고 계획을 세우는 역할을 합니다. 두 번째는 Executor입니다. 실제 작업을 수행하는 역할입니다. 세 번째는 Tool입니다. 외부 기능이나 데이터를 처리하는 도구입니다. 이 세 가지가 협력하여 작업을 완성합니다. Multi Agent 구조의 동작 방식 이 구조는 다음과 같은 흐름으로 동작합니다. 요청 분석 → 계획 수립 → 작업 분배 → 실행 → 결과 통합 각 Agent는 자신에게 할...

5. Chunking 전략이란 무엇인가? (AI 성능을 높이는 데이터 분할 방법) AI 시스템에서 긴 문서를 처리할 때 중요한 개념 중 하나가 바로 Chunking 전략 입니다. 특히 RAG 구조나 문서 기반 AI 시스템에서는 데이터를 어떻게 나누느냐에 따라 성능이 크게 달라집니다. 이번 글에서는 Chunking 전략이 무엇인지, 그리고 왜 중요한지 쉽게 설명해보겠습니다. Chunking 전략의 기본 개념 Chunking은 데이터를 일정한 단위로 나누는 작업을 의미합니다. 즉, 긴 문서를 여러 개의 작은 조각으로 나누는 방식입니다. AI는 한 번에 처리할 수 있는 데이터 길이에 제한이 있기 때문에 이러한 분할 과정이 필요합니다. 왜 Chunking 전략이 필요한가? AI는 긴 문서를 그대로 입력하면 중요한 정보를 놓칠 수 있습니다. 또한 Context Limit 문제로 인해 일부 내용이 잘릴 수도 있습니다. 긴 문서 → 처리 어려움 정보 누락 가능 정확도 감소 이러한 문제를 해결하기 위해 Chunking 전략이 사용됩니다. Chunking 전략의 동작 방식 Chunking은 다음과 같은 흐름으로 진행됩니다. 긴 문서 → 일정 크기로 분할 → 각 조각 저장 → 필요 시 검색 및 활용 이렇게 나누어진 데이터는 Vector DB에 저장되어 검색에 활용됩니다. Chunking 전략의 종류 Chunking 방식에는 여러 가지가 있습니다. 첫 번째는 고정 길이 분할입니다. 문서를 일정한 길이로 나누는 방식입니다. 두 번째는 의미 기반 분할입니다. 문단이나 문장 단위로 나누는 방식입니다. 세 번째는 슬라이딩 윈도우 방식입니다. 겹치는 구간을 포함하여 데이터를 나누는 방식입니다. 각 방식은 상황에 따라 다르게 사용됩니다. Chunking 전략이 중요한 이유 Chunking 전략은 AI의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 잘못된 방식으로...

2. Chain of Thought란 무엇인가? (AI 사고 과정을 활용하는 방법) AI를 사용할 때 단순한 질문보다 조금 더 구조화된 방식으로 요청하면 결과가 훨씬 좋아질 수 있습니다. 이때 중요한 개념이 바로 Chain of Thought 입니다. Chain of Thought는 AI가 단계적으로 생각하도록 유도하는 방식으로, 복잡한 문제를 해결할 때 특히 효과적입니다. 이번 글에서는 Chain of Thought가 무엇인지, 그리고 어떻게 활용하는지 쉽게 설명해보겠습니다. Chain of Thought의 기본 개념 Chain of Thought는 직역하면 사고의 흐름이라는 의미입니다. 즉, AI가 한 번에 답을 생성하는 것이 아니라 단계적으로 생각하면서 답을 도출하도록 만드는 방법입니다. 일반적인 방식에서는 AI가 바로 결과를 출력하지만, 이 방식에서는 중간 과정을 포함하게 됩니다. 왜 Chain of Thought가 중요한가? AI는 복잡한 문제를 한 번에 해결하려고 하면 오류가 발생할 가능성이 높습니다. 하지만 단계적으로 문제를 나누면 각 단계에서 정확도를 높일 수 있습니다. 한 번에 해결 → 오류 가능성 증가 단계별 해결 → 정확도 향상 이러한 이유로 Chain of Thought는 매우 중요한 기법입니다. Chain of Thought 예시 비교 ❌ 일반 방식 10 + 20 × 3 계산해줘 ✅ Chain of Thought 방식 문제를 단계별로 계산해줘. 먼저 곱셈을 계산하고, 그 다음 덧셈을 계산해줘. 이처럼 과정을 나누면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. Chain of Thought의 동작 방식 이 방식은 다음과 같은 흐름으로 진행됩니다. 문제 이해 → 단계 분리 → 순차적 계산 → 최종 결과 도출 이 과정에서 AI는 중간 결과를 기반으로 더 정확한 답을 생성합니다. Chain of Thought의 장점 이 ...

4. Vector DB와 Embedding이란 무엇인가? (AI 검색의 핵심 기술 이해하기) 최근 AI 시스템에서는 단순한 키워드 검색이 아니라 의미 기반 검색이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 과정에서 핵심 역할을 하는 것이 바로 Vector DB Embedding 입니다. 이 기술을 이해하면 RAG 구조, AI 검색 시스템, 그리고 데이터 기반 AI의 동작 원리를 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다. 이번 글에서는 Vector DB와 Embedding이 무엇인지 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해보겠습니다. Embedding의 기본 개념 Embedding은 텍스트를 숫자로 변환하는 기술입니다. AI는 문장을 그대로 이해하는 것이 아니라 숫자 형태로 변환된 데이터를 기반으로 처리합니다. 예를 들어 "사과"라는 단어도 컴퓨터 입장에서는 숫자 벡터로 변환되어 저장됩니다. 이 숫자 벡터는 단순한 숫자가 아니라 의미를 포함하고 있는 구조입니다. 왜 Embedding이 필요한가? 기존 검색은 단어가 일치하는지를 기준으로 동작했습니다. 하지만 Embedding을 사용하면 의미가 비슷한 문장도 찾을 수 있습니다. "맛있는 음식" → "맛있는 요리" "AI 기술" → "인공지능 기술" 이처럼 단어가 다르더라도 의미가 비슷하면 검색이 가능합니다. Vector DB란 무엇인가? Vector DB는 Embedding으로 변환된 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다. 일반 데이터베이스는 텍스트나 숫자를 그대로 저장하지만, Vector DB는 벡터 데이터를 저장하고 검색하는 데 최적화되어 있습니다. 즉, Embedding 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 저장소라고 볼 수 있습니다. Vector DB와 Embedding의 관계 이 두 기술은 함께 사용됩니다. Embedding은 데...

7. LLM 한계 이해하기 (Hallucination, Context Limit, 비용 문제) 최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 서비스에서 대형 언어 모델이 활용되고 있습니다. 하지만 아무리 뛰어난 모델이라도 완벽하지는 않으며, 여러 가지 LLM 한계 를 가지고 있습니다. 이러한 한계를 이해하는 것은 AI를 제대로 활용하기 위해 매우 중요합니다. 이번 글에서는 대표적인 LLM 한계와 그 원인을 쉽게 설명해보겠습니다. LLM 한계의 기본 개념 LLM은 방대한 데이터를 학습하여 자연스러운 문장을 생성하는 모델입니다. 하지만 실제로는 이해를 기반으로 답을 생성하는 것이 아니라 확률적으로 가장 적절한 문장을 선택하는 방식으로 동작합니다. 이 때문에 다양한 한계가 발생할 수 있습니다. 첫 번째 문제: Hallucination LLM 한계 중 가장 대표적인 문제는 Hallucination입니다. 이는 AI가 실제로 존재하지 않는 정보를 만들어내는 현상을 의미합니다. 예를 들어 존재하지 않는 논문이나 잘못된 데이터를 사실처럼 설명하는 경우가 있습니다. 이 문제는 AI가 정답을 모를 때도 그럴듯한 답변을 생성하려고 하기 때문에 발생합니다. 왜 Hallucination이 발생할까? LLM은 정확한 사실을 확인하는 시스템이 아니라 문장을 생성하는 시스템입니다. 따라서 확실한 정보가 없어도 자연스러운 문장을 만들어내게 됩니다. 이로 인해 잘못된 정보가 포함될 가능성이 있습니다. 두 번째 문제: Context Limit 또 다른 LLM 한계는 Context Limit입니다. 이는 AI가 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 길이에 제한이 있다는 의미입니다. 예를 들어 긴 문서나 많은 데이터를 한 번에 입력하면 일부 정보가 잘리거나 반영되지 않을 수 있습니다. 이 문제는 특히 문서 분석이나 데이터 처리에서 중요한 영향을 미칩니다. Context Limit의 영향 ...