러닝 랭체인

195

5

장 랭그래프로 구현하는 인지 아키텍처

해당 아키텍처는

LLM

을 활용하는 가장 단순한 방식이다. 단순하다고 해서 사용하지 말라는

의미는 아니다. 이 아키텍처는 다양한 인기 제품에서 실제로 활용한다.

●

요약 및 번역 등

AI

기능은

LLM

호출 한 번으로 구현할 수 있다 (예: 노션

AI

).

●

단일

LLM

호출로도 간단한

SQL

쿼리를 생성할 수 있다. 이는 개발자가 생각하는 대상 사용자와

UX

에 따라

달라진다.

5.2

아키텍처 #

2

: 체인

체인 아키텍처는 사전에 정해진 순서에 따라 여러 차례의

LLM

호출을 활용해 확장한다. 즉,

서로 다른 애플리케이션 호출이 같은 순서로

LLM

호출을 수행하지만 입력 및 결과는 각각

다르게 나타난다.

예를 들어, 텍스트-

SQL

문 변환 애플리케이션은 데이터베이스에서 수행할 작업에 관한 자

연어 설명을 입력받는다. 앞서 한 번의

LLM

호출로

SQL

쿼리를 생성하는 방식으로도 구현

할 수 있다고 설명했으나, 여러 번의

LLM

호출을 순차적으로 활용해 보다 정교한 애플리케

이션을 구현할 수 있다. 일부 연구자들은 해당 아키텍처를

플로우 엔지니어링

flow

engineering

이라

부른다.

2

전체 과정의 흐름을 언어로 풀어 상세하게 설명하겠다.

1

.

SQL

쿼리 생성을 위한 호출

1

회. 사용자가 입력한 자연어 쿼리와 개발자가 ...