esmile1 님의 블로그

LangGraph와 LangChain의 주요 차이점은 다음과 같습니다: 1. 구조: (1) LangChain: 선형적인 체인 구조를 사용합니다.(2) LangGraph: 그래프 구조를 사용하여 더 복잡한 워크플로우를 표현할 수 있습니다. 2. 상태 관리: (1) LangChain: 메모리 모듈을 통해 제한적인 상태 유지가 가능합니다. (2) LangGraph: 글로벌 상태를 공유하고 순환 구조를 통해 더 유연한 상태 관리가 가능합니다. 3. 흐름 제어: (1) LangChain: 주로 순차적인 실행 흐름을 가집니다. (2) LangGraph: 조건부 엣지를 통해 더 복잡한 흐름 제어가 가능합니다. 4. 사용 사례: (1) LangChain: 문서 Q&A, 데이터 분석, API 통합 등 비교적 단순한 작업..

LangGraph는 LangChain 생태계의 일부로, 상태를 유지하는 다중 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 도구입니다. 이 가이드에서는 LangGraph의 설치부터 사용까지 상세히 알아보겠습니다. 1. 준비 단계 1.1 환경 설정 (1) Python 설치: LangGraph는 Python 3.8 이상을 요구합니다. (2) 가상 환경 생성: 프로젝트 격리를 위해 가상 환경을 만듭니다.python -m venv langgraph_env  (3) 가상 환경 활성화:Windows: langgraph_env\\\\Scripts\\\\activatemacOS/Linux: source langgraph_env/bin/activate 1.2 LangGraph 설치 (1) pip를 통한 설치: 다음 명령어..

우리의 인생살이를 살펴보면 크고 작은 일들이 판단의 문을 끈임없이 노크한다는 것을 목도하게됩니다. 이 때마다 나는 어떤 기준으로 결정하고 행동하고 있을까 하고 스스로 질문해 봅니다. 이 문제와 관련하여 성경는 어떻게 기록하고 있는지 찾아보았습니다.  1. 삶의 기준에 대한 성찰 "Examine yourselves, whether ye be in the faith; prove your own selves." (2 Corinthians 13:5) "너희가 믿음 안에 있는지 너희 자신을 살펴보고 너희 자신을 입증하라." (고린도후서 13:5) 우리는 자주 우리의 삶의 기준을 점검해야 합니다. 이는 우리의 신앙과 가치관을 확인하는 중요한 과정입니다. 2. 삶의 패턴과 태도 형성 "Be not conformed ..

하나님은 성경에서 이스라엘, 이방인 및 교회에 대하여 어떤 말씀을 하셨을까요.설교집이나 신학자들의 저술에 따르면 공통점보다 차이점이 훨씬 크다는 것을 발견하게 됩니다. 함께 성경구절을 통해서 바르게 이해할 수 있기를 기대합니다.  1. 하나님 앞에서의 존재 "For there is no difference between the Jew and the Greek: for the same Lord over all is rich unto all that call upon him." (Romans 10:12) "유대인과 그리스인 사이에 차별이 없으니 이는 모든 사람 위에 계신 같은 주께서 자신을 부르는 모든 사람에게 부요하시기 때문이라." (로마서 10:12) 하나님 앞에서 이스라엘, 교회, 이방인은 모두 동등한..

1. 데이터셋의 특성고려: AutoRAG의 설정 파일을 최적화할 때 데이터셋의 특성을 고려하는 것은 매우 중요합니다. 다음과 같은 방법으로 데이터셋의 특성을 반영할 수 있습니다: (1) 데이터 경로 지정:  설정 파일에서 도메인 특화 데이터셋의 정확한 경로를 지정해야 합니다. 이를 통해 AutoRAG가 해당 도메인의 특성을 정확히 반영한 최적화를 수행할 수 있습니다. (2) 전처리 및 후처리 방법 설정:  데이터의 구조와 형식에 맞는 전처리 및 후처리 방법을 설정 파일에서 지정해야 합니다. 예를 들어, 특정 도메인의 전문 용어나 약어 처리 방법을 설정할 수 있습니다. (3) 모듈 선택:  데이터셋의 특성에 따라 적합한 모듈들을 선택적으로 활성화하거나 비활성화해야 합니다. 예를 들어, 법률 문서와 같은 특..

1. 데이터셋의 특성과 언어 모델의 조합의 상호작용이 성과에 미치는 영향: (1) AutoRAG의 모듈이 특정 도메인에서 더 효과적인 이유는 데이터셋의 특성과 언어 모델의 조합의 상호작용과 밀접한 관련이 있습니다. 다음과 같은 측면에서 이 상호작용이 도메인 특화 성능 향상에 기여합니다: (2) 도메인 특화 데이터 구조: 특정 도메인의 데이터는 고유한 구조와 패턴을 가지고 있습니다. AutoRAG는 이러한 데이터 구조에 가장 적합한 텍스트 분할 방식, 임베딩 모델, 검색 알고리즘을 자동으로 선택할 수 있습니다. (3) 전문 용어 처리: 각 도메인마다 고유한 전문 용어가 있습니다. 도메인 특화 언어 모델과 임베딩 모델은 이러한 전문 용어를 더 잘 이해하고 처리할 수 있습니다. (4) 맥락 이해의 최적화: 특..

1. AutoRAG의 모듈이 특정 도메인에서 더 효과적인 이유는 언어 모델의 종류와 밀접한 관련있음: (1) 도메인 특화 언어 모델: 특정 분야에 대해 파인튜닝된 언어 모델은 해당 도메인의 전문 용어, 문체, 맥락을 더 잘 이해하고 생성할 수 있습니다. 이는 정확성과 일관성 향상으로 이어집니다. (2) 맥락 이해의 차이: 도메인별로 맥락 이해가 중요한 정도가 다릅니다. 특정 도메인에 특화된 언어 모델은 해당 분야의 맥락을 더 정확히 파악할 수 있어, 관련성 높은 정보를 생성하는 데 유리합니다. (3) 전문 용어 처리: 각 도메인마다 고유한 전문 용어가 있습니다. 도메인 특화 언어 모델은 이러한 전문 용어를 더 잘 이해하고 적절히 사용할 수 있습니다. (4) 데이터 특성 반영: 도메인별로 데이터의 길이, ..

1. AutoRAG의 모듈이 특정 도메인에서 더 효과적인 주요 이유: (1) 도메인 특화 임베딩 모델: 특정 분야의 전문 용어와 개념을 잘 표현할 수 있는 임베딩 모델이 해당 도메인의 데이터셋에서 더 효과적입니다. 예를 들어, 의료 분야 데이터셋에는 의학 용어에 특화된 임베딩 모델이 더 나은 성능을 보일 수 있습니다. (2) 맞춤형 검색기(Retriever): 도메인의 특성에 맞게 최적화된 검색 알고리즘이 관련 정보를 더 정확하게 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, 법률 문서에는 특정 법조문 검색에 특화된 retriever가 효과적일 수 있습니다. (3) 도메인 특화 언어 모델(LLM): 특정 분야에 대해 파인튜닝된 언어 모델은 해당 도메인의 맥락과 전문 용어를 더 잘 이해하고 생성할 수 있습니다. (4)..

1. AutoRAG에서 지원하는 주요 모듈: 12가지 모듈은 정확히 명시되어 있지 않지만, 일반적인 RAG 파이프라인의 주요 구성 요소들을 포함할 것으로 추정됩니다. 일반적으로 RAG 파이프라인에서 사용되는 주요 모듈들은 다음과 같습니다: (1) 문서 로더 (Document Loader): 다양한 형식의 문서를 로드합니다. (2) 텍스트 분할기 (Text Splitter): 긴 문서를 적절한 크기의 청크로 분할합니다. (3) 임베딩 모델 (Embedding Model): 텍스트를 벡터로 변환합니다. (4) 벡터 저장소 (Vector Store): 임베딩된 벡터를 저장하고 검색합니다. (5) 검색기 (Retriever): 관련 문서를 검색합니다. (6) 재순위화 모듈 (Reranker): 검색된 문서의 순..

1. AutoRAG 설치 시 주의해야 할 주요 사항: (1) 한국어 버전 설치: AutoRAG를 한국어로 사용하기 위해서는 반드시 한국어 버전으로 설치해야 합니다. 설치 명령어에 [ko]를 포함시켜야 합니다. pip install AutoRAG[ko]  (2) JDK 설치: konlpy 라이브러리 사용을 위해 JDK(Java Development Kit)를 반드시 설치해야 합니다. 예를 들어, MacBook Pro M2에서는 JDK 17 설치로 문제없이 작동했다고 합니다. (3) 환경 변수 설정: .env 파일에 필요한 API 키 정보를 입력해야 합니다. 특히 업스테이지 임베딩 모델 사용을 위해 업스테이지 API 키 정보를 반드시 입력해야 합니다. (4) 임베딩 모델 추가: AutoRAG 실행 전에 업스..