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LangGraph은 언어모델(LM) 기반 어플리케이션을 위한 비순환 그래프(DAG Directed Acyclic Graph) 기반의 프로그래밍 프레임워크로 복잡한 작업을 모듈화된 단계로 분해하고 흐름을 제어하는데 특화되어 있다. 특히 Multi-Agent 시스템과 LLM Orchestration에 강점을 가지며, 에이전트 간 협업, 반복적 실행, 분기 처리등을 유연하게 설계할 수 있다. 1. LangGraph의 기본 개념 (1) 왜 LangGraph인가?- 문제인식 : 기존 LangChain은 선형적(Linear) 워크플로우에 최적화되었지만, 복잡한 분기/반복/병렬 처리는 표현하기 어려웠다.- 해결책 : 그래프 구조를 도입해 동적 흐름 제어가 가능하도록 설계 ( 예 : 에이전트 협업, 실시간 피드백 루..

LLM 2025. 3. 26. 16:37

최근 DeepSeek이 세상에 등장하면서 큰 화두를 불러일으켰다. ChatGPT4와 거의 비슷한 성능한 성능을 내면서도 구현 비용은 1/10로 줄여 더욱 light 하면서도 정밀한 LLM 모델의 등장이었다. 이런것이 가능하게 되는데에 가장 근본적인 개념이 바로 MoE이다. 먼저 MoE(Mixture of Experts)는 딥러닝에서 사용되는 아키텍처 기법이다. 🔎 MoE의 핵심 개념1. 전문가 분산처리- 기존 모델은 모든 입력에 대해 전체 네트워크를 계산하지만, MoE는 여러 개의 작은 하위 네트워크(전문가)를 두고 입력별로, 관련성 높은 전문가만 활성화합니다.( 예 : "고양이"에 대한 질문 -> 동물 전문가가 처리 / "수학 공식"에 대한 질문 -> 수학 전문가가 처리) 2. 라우팅 매커니즘* 게이..

LLM 2025. 3. 26. 15:37

Model Context Protocol은 언어 모델이나 AI 시스템과 상호작용 할 떄 사용하는 일련의 규칙, 형식, 구조입니다. 이 Protocol은 모델이 주어진 정보를 "문맥"으로 이해하고 처리할 수 있도록 돕는 방식을 정의합니다. 쉽게 이해해봅시다 1. 프롬프팅과 컨텍스트 관리* 언어 모델은 한 번에 처리할 수 있는 문맥의 길이가 있습니다. (token limit) 중요합니다.* MCP는 이 문맥 안에 사용자 입력, 이전 대화, 명령어, 시스템 메시지, 메타데이터 등을 어떻게 배치할지 정할수 있습니다. { "system": "You are a helpful assistant.", "user": "What's the weather today?", "chat_history": [ {"use..

LLM 2025. 3. 26. 15:22