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Welcome to the DATA-AI_Learning wiki!

1. LangChain

: LLM (Large Language Model) 한계 Prompt Engineering LLM Application 구성 요소 LangChain PromptTemplate ChatPromptTemplate FewShotChatMessagePromptTemplate Model Temperature OutputParser Chain Chain 실행 방법 Chain 입력 방법 Chain 신뢰도 Memory (대화 기억) Tools (도구 연결) 단일 Agent (create_agent)

2. LangGraph

: State•Node•Edge State Reducer Node Edge 시각화 (Mermaid) 분기•Cycle Conditional Edge : 조건 분기 1) 룰 기반 (코드 분기) 2) LLM 기반 Cycle(Loop) 병렬 도구•ToolNode Memory +) Time Travel - 과거시점으로 +) HITL — 그래프 레벨 Multi-Agent System create_supervisor 직접 조립 SubGraph 공유 State SubGraph마다 다른 State

3. RAG(Naive,-Advanced,-Modular,-Agentic) : RAG PipeLine (Naive RAG) Indexing Retrieval & Generation 로딩 (Loading) 청킹 (Chunking) 임베딩 (Embedding) 코사인 유사도 검색 임베딩 모델 Vector DB 검색기 (Retriever) Advanced RAG Multi-Query Retriever BM25 Hybrid Search Re-ranking Modular RAG 1) Naive RAG 2) Advanced RAG (리랭크) 3) Adaptive RAG (질의 라우팅) 4) CRAG (Corrective RAG) 5) RAG as Tool 6) Agentic RAG (멀티툴 자율선택) *응용 : 모듈 총동원 (하이브리드 + 리랭크 + 다단계 LLM + 웹 보강)