최신 생성형 AI & LLM 에이전트 엔지니어링
2026년 가장 각광받는 최신 LLM 기술 스택을 다룹니다. OpenAI, Claude, 오픈소스 로컬 LLM을 결합하여 고성능 검색 증강 생성(RAG), 툴 호출(Function Calling) 및 멀티 에이전트 워크플로우를 완성합니다.
생성형 AI & 거대 언어 모델(LLM) 생태계 조망
트랜스포머 디코더 아키텍처, 컨텍스트 윈도우, 토크나이저, 프로프라이어터리 vs 오픈소스 LLM
고급 프롬프트 엔지니어링 (Few-Shot, CoT, ReAct)
Few-Shot 학습, Chain-of-Thought 생각의 사슬, 구조화된 JSON 출력 강제, 시스템 프롬프트 가이드라인
LLM API 마스터: OpenAI, Claude & Ollama 로컬 LLM
스트리밍 응답(SSE), 파라미터(Temperature, Top-p), Ollama를 통한 로컬 Llama 3/Mistral 구동
함수 호출(Function Calling)과 도구 연동(Tool Use)
JSON 스키마 기반 도구 정의, 외부 API(날씨, DB 조회, 계산기) 자동 호출 및 결과 종합 응답
임베딩(Embedding) & 벡터 데이터베이스(Vector DB) 연동
텍스트 임베딩 모델 비교, ChromaDB / Pinecone 인덱싱, HNSW 코사인 유사도 검색
검색 증강 생성(RAG) 아키텍처 1: 문서 청킹 & 인덱싱
PDF/HTML 문서 파싱, 재귀적 청크 분할기(RecursiveCharacterTextSplitter), 메타데이터 필터링
검색 증강 생성(RAG) 아키텍처 2: 하이브리드 검색 & 리랭킹
키워드 BM25 + 벡터 검색 앙상블, Cohere/BGE Reranker를 통한 검색 정확도 극대화
LangChain v0.3 핵심: LCEL(LangChain Expression Language)
파이프라인 연산자(|), RunnableSequence, 체인 병렬 처리(RunnableParallel), 메모리 관리
LlamaIndex를 활용한 지식 그래프(Knowledge Graph) RAG
구조화/비구조화 데이터 결합, Document Store, 인덱스 라우터 및 다중 문서 요약 파이프라인
자율 AI 에이전트(Autonomous Agents) 구축: LangGraph
상태 머신(State Machine) 기반 순환 그래프, 조건부 분기(Conditional Edge), Human-in-the-loop
RAG 평가 & 신뢰도 검증: Ragas & TruLens
환각(Hallucination) 측정, 컨텍스트 적합성(Context Relevance), 답변 충실도(Faithfulness) 자동 채점
최종 프로젝트: 엔터프라이즈 맞춤형 사내 문서 AI 비서 완성
Slack/웹 연동 멀티 에이전트 RAG 챗봇 구축, 캐싱 최적화 및 보안 가드레일(NeMo Guardrails) 탑재