[딥러닝 with Python] LangGraph란?

 

1. LangGraph란?

 LangGraph는 자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 응용 프로그램 개발을 위한 프레임워크로, 복잡한 언어 모델과 상호작용하면서 데이터를 효율적으로 처리하고 활용할 수 있는 시스템을 제공하고 있습니다.

 

https://www.langchain.com/langgraph

LangGraph

 

Lang Graph의 주요 특징은 아래와 같습니다.

 

1) 복잡한 언어 모델 통합

 - GPT, BERT와 같은 대규모 언어 모델과 손쉽게 통합하여, 언어 모델의 강력한 기능을 활용하 수 있도록 지원

 - 여러 모델 간의 상호작용을 효율적으로 관리하여, 응답 생성 및 데이터 분석

 

2) 다양한 데이터와 Source와의 통합

 - LangGraph는 텍스트, 데이터베이스, API, 웹 데이터 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 처리 가능

 - 이를 통해 다채로운 응용 프로그램(예 : 챗봇, 검색 엔진)을 손쉽게 개발

 

3) 지능형 응답 생성

 - 사용자 질문에 대한 맥락을 이해하고, 고도화된 응답을 생성할 수 있는 시스템을 구축

 - 자연어 생성(NLG) 기능을 통해 대화형 AI 응용 프로그램의 품질 향상

 

 4) 구조화된 데이터 처리

 - 복잡한 데이터 흐름과 언어 모델간의 상호 작용을 구조화된 방식으로 관리

 - 데이터 전처리, 모델 호출, 후처리 등 NLP 파이프라인의 각 단계를 체계적으로 관리

 

 5) 확장성 및 모듈화

 - LangGraph는 다양한 작업에 맞게 모듈화되어 있어, 특정 응용 프로그램에 최적화된 방식으로 설계 및 확장

 

 

2. LangGraph의 주요 활용 사례

 1) 지능형 챗봇 개발

 - 고객 지원, 헬프 데스크, 교육용 챗봇 등에서 자연스러운 대화 구현

 - 언어 모델의 맥락 이해 능력을 활용하여 사용자 의도에 맞는 답변 제공

 

2) 정보 검색 및 추천 시스템

 - 대규모 데이터셋에서 중요한 정보를 효율적으로 검색하거나 추천

 - 사용자 선호도를 분석하여 개인화된 추천 생성

 

 3) 텍스트 분석 및 데이터 마이닝

 - 감성 분석, 토픽 모델링, 키워드 추출 등 NLP 기반 텍스트 분석 작업에 사용

 - 대규모 텍스트 데이터를 구조화된 정보로 변환

 

 4) 문서 요약 및 생성 

 - 긴 문서를 간결하게 요약하거나, 정해진 주제에 따라 새로운 문서를 생성

 - 학술 논문, 뉴스 기사, 보고서 등의 요약 작업에 적합