AI 에이전트 기초 총정리: LLM·컨텍스트 윈도우·RAG·벡터DB·LangChain·MCP 한 번에
하나의 사내 챗봇 프로젝트로 LLM, 컨텍스트 윈도우, 임베딩, RAG, 벡터 DB, LangChain, LangGraph, MCP, 프롬프트 엔지니어링까지 AI 에이전트의 기초 개념을 처음부터 끝까지 정리했습니다.
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AI TOPIC
LangChain 최신 뉴스와 핵심 해설
LangChain 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
LangChain LCEL 순차 체인: RunnablePassthrough·itemgetter로 맥락 손실 해결하기
LangChain의 파이프 연산자는 출력 하나만 전달해 다단계 LLM 파이프라인에서 맥락이 사라진다. dict 단계와 RunnablePassthrough, itemgetter로 변수를 분기마다 라우팅해 이 문제를 해결하는 방법을 정리했다.
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LangChain 프롬프트 템플릿·LCEL로 production AI 만들기
프롬프트가 늘어날수록 코드가 엉키는 문제를, LangChain의 프롬프트 템플릿과 LCEL 파이프로 모듈화·테스트·운영까지 해결하는 방법을 정리했습니다.
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LangChain 1.0 입문 — 실전용 AI 에이전트 구조 설계 가이드
대부분의 AI 에이전트가 실전에서 실패하는 이유는 모델이 아니라 코드 구조에 있습니다. LangChain 1.0의 세 기둥과 설계 원칙을 정리했습니다.
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