반응형 리랭킹3 LangGraph 멀티에이전트 워크플로 구축: 설계·패턴·RAG·운영까지 (완전 가이드) LangGraph 멀티에이전트 워크플로 구축: 설계·패턴·RAG·운영까지 (완전 가이드)LangGraph 멀티에이전트를 활용해 검색·요약·플래닝·검증을 분업화하고, 장애·비용·지연까지 관리하는 프로덕션 워크플로를 단계별로 정리했습니다. 실전 코드, 합의/토너먼트 패턴, RAG 결합, 관찰성·보안·배포 팁까지 한 글에 담았습니다. LangGraph 멀티에이전트로 계획-실행-관찰 루프를 구현하는 방법을 소개합니다. 노드/에지로 구성한 그래프, 상태 관리, 에러 분기, 합의·토너먼트 패턴, RAG·리랭킹 결합, 로그/메트릭·비용 최적화와 배포 전략을 실전 코드와 함께 다룹니다. 목차 1. 왜 LangGraph 멀티에이전트인가 2. 핵심 개념: 그래프·상태·전이 3. 실전 구축: 단일→멀티에이전트로 확장 4.. 2025. 8. 30. LLM 캐시 최적화 완전 정복: KV 캐시·프롬프트 캐시·임베딩 캐시로 지연·비용 50% 줄이기 LLM 캐시 최적화 완전 정복: KV 캐시·프롬프트 캐시·임베딩 캐시로 지연·비용 50% 줄이기 LLM 캐시를 제대로 설계하면 응답 지연은 짧아지고, 월 비용은 예측 가능해집니다. 본 글은 LLM 캐시 핵심 개념부터 KV 캐시·프롬프트 캐시·결과 캐시·임베딩 캐시·검색 캐시를 아우르는 아키텍처와 구현 패턴, 만료 전략, 측정·운영 포인트까지 한 번에 정리한 실전 가이드입니다. LLM 캐시를 5가지 레이어(KV/프롬프트/결과/임베딩/검색)로 나눠 설명하고, TTL·키 설계·정합성·버전 관리·A/B 실험까지 다룹니다. Python/Node 예제 코드와 대시보드 지표, 팀에서 바로 도입할 체크리스트를 포함했습니다. 목차 1. 왜 지금 LLM 캐시인가 2. 캐시 유형 지도: 5가지 레이어 3. 키 설계·T.. 2025. 8. 28. RAG 파이프라인 구축: 벡터DB 선택과 프롬프트 전략까지 (실전 가이드) RAG 파이프라인 구축: 벡터DB 선택과 프롬프트 전략까지 (실전 가이드)RAG 파이프라인을 올바르게 설계하면 사내 문서·매뉴얼·로그 같은 비정형 데이터를 즉시 검색해 답하는 실무형 AI를 만들 수 있습니다. 이 글은 RAG 시스템 구축의 핵심인 데이터 파이프라인, 벡터DB 선택, 검색·리랭킹·생성 최적화, 운영과 보안까지 실전 관점으로 정리했습니다. RAG 시스템 구축을 처음부터 끝까지 따라 하는 실전 가이드입니다. 수집→전처리→분할→임베딩→인덱싱→검색→리랭킹→프롬프트→생성→평가의 전 과정을 다루고, FAISS·Milvus·OpenSearch·Pinecone 등 벡터DB 비교와 비용·성능 튜닝, 모니터링·보안 팁, 파이썬 예제 코드까지 제공합니다. 목차 1. RAG 시스템이 왜 필요한가 2. 데이.. 2025. 8. 24. 이전 1 다음 반응형
