r/langchain•4개월 전•5•16
AI가 생성한 LangChain 코드
AI generated LangChain code
핵심 요약
AI로 LangChain 코드를 생성하고 있지만, 복잡한 흐름에서 잦은 환각 현상으로 어려움을 겪고 있음.
- 코드 생성 품질 — AI가 복잡한 LangChain 흐름을 이해하지 못하고 환각을 일으킴
- LangGraph 도입 — YAML 기반 노드 정의가 코드 기반 연결보다 나을지 고민함
- 학습 데이터 문제 — LangChain API의 빠른 변화로 인해 AI 학습 데이터가 구식인 경우가 많음
나는 LangChain을 사용하는 6개 정도의 프로젝트를 진행 중이고, 모든 코드를 AI가 생성하도록 하고 있어. 처음에 LangChain을 선택한 이유는 가장 인기 있는 프레임워크 1위라서 AI가 학습한 데이터가 많아 좋은 코드를 생성해 줄 거라 생각했기 때문이야.
하지만 내가 관찰한 결과는 정반대였어 :LOL:. 기본적으로 복잡한 흐름의 경우, AI가 내부 그래프에 대한 정신적 모델을 형성하지 못해서 작동 방식을 묻거나 수정을 요청하면 환각을 일으켜. 즉, 코드가 어떻게 작동하는지 조사하라고 시켜도 엄청난 실수를 저지르는 거지.
혹시 LangGraph를 사용해 본 경험이 있는 사람 있어? 내가 알기로는 YAML로 노드를 정의할 수 있는 것 같은데, 이게 검증 가능하다면 노드를 연결하기 위해 임시방편으로 코드를 짜는 것보다 한 단계 발전한 방식이 아닐까 싶어.
