AI Agent 개발의 핵심: RAG와 LangChain, LangGraph 비교 분석

이 게시물은 AI Agent 개발에 있어 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 개념과 LangChain, LangGraph 프레임워크에 대해 설명합니다.

RAG 개념의 중요성

AI Agent가 효과적인 정보 검색과 활용 능력을 갖추기 위해 RAG 개념이 도입되었습니다. 이는 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하여 보다 신뢰할 수 있는 응답을 생성합니다.

LangChain과 LangGraph 비교

LangChain은 다양한 데이터 소스와 도구를 연결하여 LLM 기반 애플리케이션을 개발하는 데 도움을 주며, 모듈화와 조합성을 강조합니다. 반면, LangGraph는 그래프 기반의 구조를 통해 복잡한 작업 흐름을 시각적으로 설계하고 관리할 수 있는 프레임워크입니다.

사용 용도에 따른 선택

빠른 프로토타이핑이 필요할 때는 LangChain을, 복잡한 작업 흐름이 요구될 때는 LangGraph를 선택하는 것이 좋습니다.