runnable LCEL에서의 runnable은 실행 가능한 컴포넌트를 의미합니다. 이는 LangChain에서 사용되는 특정 작업 단위를 캡슐화한 개념으로, 데이터 흐름의 각 단계를 담당하고 체인 또는 에이전트의 구성 요소로 작동할 수 있습니다. 01. RunnablePassthrough RunnablePassthrough 는 데이터를 전달하는 역할을 합니다. 이 클래스는 invoke() 메서드를 통해 입력된 데이터를 그대로 반환 합니다.  1) Runnable Passthrough란? 이는 데이터를 변경하지 않고 파이프라인의 다음 단계로 전달하는 데 사용될 수 있습니다. RunnablePassthrough 는 다음과 같은 시나리오에서 유용할 수 있습니다. - 데이터를 변환하거나 수정할 필요가 없는 경우..

🍀 이 글은 2024.10.17에 작성되었습니다 🍀  1. Tools, Toolkits의 개념 tool은 agent, chain, LLM (=내부 세계)이 외부 세계(DB, API, 사용자 입력 등)와 상호작용하기 위한 *인터페이스입니다.  LangChain 에서 기본 제공하는 tool을 사용하여 tool를 쉽게 활용할 수 있으며, Custom Tool(사용자 정의 tool) 을 구축하는 것도 가능합니다.  tool은 모델에서 호출되도록 설계된 유틸리티입니다. tool의 입력은 모델에서 생성되고, 출력은 모델로 다시 전달되도록 설계되었습니다. toolkit은 관련된 tool들의 모음으로 특정 작업이나 도메인에 특화된 tool들을 포함합니다 👀 인터페이스란서로 다른 시스템이나 구성 요소가 상호 작용하..

🍀 이 글은 2024.10.17에 작성되었습니다 🍀  Agent Based System 핵심 컴포넌트Agent: 의사 결정을 담당하는 핵심 컴포넌트로, 주어진 정보와 목표에 따라 어떤 행동을 취할지 결정합니다.Tools, Toolkits: 에이전트가 사용할 수 있는 기능들의 집합입니다. AgentExecutor: 에이전트의 실행을 관리하고 조정하는 컴포넌트로, agent가 의사결정한 내용을 실제로 수행하고 결과를 처리합니다.

1. AI 에이전트가 왜 필요한가?Agent(에이전트)는 LangChain 및 기타 LLM(Large Language Model) 애플리케이션에서 중요한 개념으로, 인공지능 시스템이 더욱 자율적이고 목표 지향적으로 작업을 수행할 수 있게 해주는 컴포넌트입니다. 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 환경과 상호작용하며 의사 결정을 내리고 행동을 취하는 지능형 개체로 볼 수 있습니다. 2. AI 에이전트의 구조추론 엔진(AI) : 어떤 행동을 취할지 정하기 위해 고지능 필요, 잦은 AI 구동으로 경량화 필요 - 기억 : 사용자의 대화, 입력 받은 이미지 등.. 은 장/단기 기억으로 저장 - 계획(AI) : 내가 했던 행동 확인, self-critics, 스스로 예시를 생성, 목표 수행을 위해 일을 작은 단..