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개요Self-Correcting RAG는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 한계를 극복하기 위한 차세대 구성 방식으로, **ReAct 방식의 반응형 추론(Reasoning + Acting)**과 재검색 기반 재정렬(Retrieval Re-ranking) 기법을 결합해 생성형 AI의 정확도, 신뢰도, 자기 검증력을 향상시키는 구조입니다. 정보 검색과 응답 생성을 반복 순환함으로써 ‘자기 수정(Self-Correction)’ 능력을 내재화합니다.1. 개념 및 정의 용어 설명 RAG검색된 문서를 기반으로 LLM이 답변 생성ReActLLM이 사고하며 행위하도록 유도하는 방식 (예: 추론 + 검색 + 검토 반복)Re-ranking검색된 문서의 관련도를 재평가하여 우선순위 조정Se..

개요Agentic LLM Frameworks는 LLM(Large Language Model)이 단순 응답 도구를 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 계획하며, 실행하는 자율형 에이전트로 진화하기 위한 핵심 인프라입니다. 이 글에서는 대표적인 프레임워크 구조와 기술 요소, 주요 도구와 실무 활용 사례를 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의LLM을 자율적 에이전트로 구성하기 위한 아키텍처 및 실행 환경 프레임워크목적고차원 목표 달성을 위한 계획 수립, 툴 연동, 실행 자동화를 통합 운영필요성복잡한 태스크를 다단계로 분해하고 인간 개입 없이 수행하려는 AI 시스템 구현2. 특징특징설명차별성플래너 기반고수준 명령을 세부 작업으로 분해단순 프롬프트 실행 모델과 구별됨멀티툴 연계다양한 API/모듈과 ..

개요LangChain은 대형 언어 모델(LLM)을 실제 애플리케이션 수준으로 확장 가능하도록 돕는 오픈소스 프레임워크입니다. 단순한 프롬프트 호출을 넘어서, 외부 데이터 연결, 도구 사용, 멀티스텝 추론, 메모리 유지, 에이전트 기반 설계를 가능하게 합니다. LLM 오케스트레이션 분야에서 가장 널리 사용되는 프레임워크로, AI 챗봇, 문서 검색, 자동화 업무 시스템 등에 폭넓게 활용됩니다.1. 개념 및 정의LangChain은 Python 및 JavaScript에서 사용할 수 있으며, LLM을 중심으로 다양한 컴포넌트(메모리, 툴, 에이전트 등)를 조합해 복잡한 워크플로우를 구성할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다.프롬프트 템플릿, 체인(chain), 메모리, 툴, 에이전트 등 다양한 구성 요소를 통해 L..

개요ReAct(Reasoning and Acting)는 대규모 언어모델(LLM)이 사고(Reasoning)와 외부 환경에 대한 행위(Action)를 번갈아 수행하도록 유도하는 프롬프트 설계 기법입니다. ReAct는 LLM이 단순히 응답을 생성하는 데 그치지 않고, 생각하고 → 도구를 호출하고 → 다시 생각하고 → 결론을 도출하는 방식으로 능동적이고 인터랙티브한 에이전트 추론 체계를 구현합니다. 이는 검색 기반 QA, 툴 기반 작업 자동화, 다단계 추론형 AI 어시스턴트 등에서 핵심 전략으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의ReAct는 하나의 프롬프트 흐름 내에서 다음을 반복합니다:Thought: 문제를 해결하기 위한 사고 과정 (CoT 기반)Action: 외부 API, 계산기, 검색 도구 등을 호출Obser..

개요Prompt Engineering(프롬프트 엔지니어링)은 대규모 언어모델(LLM)의 성능을 최대한 이끌어내기 위해 입력 프롬프트를 설계, 구성, 조정하는 기술입니다. GPT-4, Claude, LLaMA, PaLM 등 현대 LLM은 같은 모델이라도 프롬프트 구조에 따라 응답 품질이 크게 달라지기 때문에, 효과적인 프롬프트 설계가 매우 중요합니다. 최근에는 Chain-of-Thought(CoT), Zero-shot, Few-shot, Role prompting, Instruction tuning 등 다양한 기법이 활용되며, 프롬프트 자체가 모델 성능의 핵심 변수로 작용합니다.1. 개념 및 정의Prompt Engineering이란 모델에게 문제 해결을 요청할 때 사용하는 입력 문장을 명시적, 구조화된 방..