r/langchain•5개월 전•5•5
RAG 에이전트
RAG Agent
핵심 요약
LangGraph를 활용해 검색 품질과 신뢰성을 높인 적응형 자가 수정 RAG 시스템 개발 프로젝트.
- 적응형 RAG 구현 — LangGraph를 사용해 고정된 파이프라인 대신 에이전트 기반의 제어 흐름을 구축함.
- 자가 수정 워크플로우 — 검색 품질을 평가하고 반영하는 루프를 통해 환각 현상을 줄이고 검색 정확도를 개선함.
- 다양한 RAG 패턴 — 표준, 반사형, Self-RAG, 적응형 RAG 등 여러 기법을 통합적으로 구현함.
- 관측 가능성 확보 — LangSmith를 활용해 전체 프로세스를 추적하고 디버깅할 수 있는 환경을 마련함.
LangGraph를 사용하여 적응형 및 자가 수정 검색 워크플로우를 탐색하기 위한 에이전트 기반 RAG 시스템을 구축했습니다.
전통적인 RAG는 검색 품질이 낮을 때 자주 실패하기 때문에, 이 프로젝트는 고정된 파이프라인 대신 에이전트 기반 제어를 통해 신뢰성을 향상시키는 데 중점을 둡니다.
구현 내용:
- 표준, 반사형, Self-RAG 및 적응형 RAG
- 검색 등급 평가 + 반영 루프
- 쿼리 기반 적응형 라우팅
- 전체 관측 가능성을 위한 LangSmith 추적
목표: LLM 애플리케이션에서 환각을 줄이고 검색 품질을 개선함
스택:
Python - LangGraph - LangChain - ChromaDB • Gemini 또는 OpenAi
