🔥Tools/Toolkits & Agent, Agentic RAG🔥

튜토리얼 Update 완료(10개 파일)하여 업로드 완료하였습니다!! * 📘위키독스: https://wikidocs.net/233782 * 💻Github 코드: ttps://github.com/teddylee777/langchain-kr/tree/main/15-Agent ✅ 주요내용 - LangChain 에는 integration 되어 있는 다양한 도구와 Toolkits(도구 모음) 이 많습니다. 이에 대한 사용법을 알아봅니다. - (예제에서 사용한 주요 도구) 파일 관리(생성, 이동, 삭제), Dall-E 이미지 생성기, 구글 최신뉴스, 웹 검색, 파이썬 코드 실행 등 - 나만의 Custom 도구 정의가 쉽게 가능하며 회사내 DB 조회나 API 호출 기능을 도구로 래핑하여 Agent 가 활용할 수 있습니다. - bind_tools() 와 Agent 차이를 아시나요? - Agent 를 스트리밍(streaming) 출력하여 각 단계를 세부 처리하는 방법을 다룹니다. 어떤 도구(tool)가 호출되고, 어떤 관측(observation) 되느냐에 따라 별도 처리가 쉽게 가능합니다.(AgentStreamParser) - Claude, Gemini, Together.ai, 심지어 Ollama 의 llama3.1 도 도구 바인딩을 지원합니다. 따라서, 이제는 손쉽게 무료 Agent 구축이 가능합니다. 성능이 궁금하신가요? - Agent 의 iter() 메서드와 'Human-in-the-loop' 에 대해서 다룹니다. 즉, 사람이 중간 단계에 개입하여 진행할지 말지를 (y/n) 로 결정할 수 있습니다. - Agentic RAG: Agent 로 RAG 를 구성하면 뭐가 더 좋을까요? 우선, 다양한 도구를 LLM 이 선택하여 RAG 합니다. 꼭 문서 기반 답변이 아니라 웹검색을 할 수도 있고, 답변을 파일 시스템에 접근하여 파일에 직접 작성하기도 합니다. - CSV/Excel 데이터 분석 하는 Agent: 10분 컷입니다. 차트도 그려줍니다. - 보고서 작성 Agent 미니프로젝트로 단원을 마무리 합니다. 보고서 작성의 가장 마지막에는 Dall-E 이미지 생성 도구를 사용하여 내용에 걸맞는 썸네일을 만들어 보고서 최상단에 추가합니다. 📌 코멘트 Agent 는 절대 어려운 개념은 아닙니다. 그렇다고 다루기 쉽다는 말도 아닙니다. 도구를 많이 쥐어주면 알아서 척척 해낼때도 있지만, 같은 질문에도 때로는 원치 않는 방향대로 진행하기도 합니다. 즉, controllability 가 항상 고민인 녀석입니다. Agentic 한 프롬프트도 매우 중요해 보입니다! 이제 끝이 보입니다. 대망의 LangGraph 하나 남았네요!! 올해 꼬박 1년 걸렸습니다. 이제 남은 여정도 잘 마무리 해보겠습니다. ❤️위키독스 & Github 좋아요는 사랑입니다! 감사합니다!!❤️ #Agent #LangChain #테디노트