LiberVance AI - Multi-modal Conversational AI System

📚 Documentation

📊 CURRENT_CODEBASE_ANALYSIS.md

현재 코드베이스의 상세 기술 스택 분석서

• 5개 모듈별 라이브러리 및 기능 분석 (용어 각주 포함)
• 장/단기 메모리 시스템 분석
• 시스템 복잡도 및 의존성 평가
• LangChain 생태계 구현 현황

🔄 LANGCHAIN_REPLACEMENT_STRATEGY_ANALYSIS.md

LangChain 생태계 대체 전략 및 구현 방안

• 3가지 주요 전략별 상세 구현 방법
• LangGraph, LangChain-Core, Community 패키지별 대체 방안
• 모듈별 우선순위와 단계적 전환 계획
• SmolAgents + LlamaIndex 하이브리드 권장

🎯 핵심 대체 전략

1. LlamaIndex Workflows: 구조화된 이벤트 기반 워크플로우
2. SmolAgents: 경량 코드 중심 워크플로우 (권장)
3. 직접 LiteLLM: 최소 의존성 구현

🌟 핵심 모듈

• 🔍 LV-Search: LangGraph 기반 복합 에이전트 검색 (최고 난이도)
• 📄 LV-RAG: FAISS 기반 PDF 문서 질의응답 (중간 난이도)
• 📊 LV-RAG-X: Excel/PDF 확장 처리 시스템 (쉬움)
• 🖼️ LV-VQA: 멀티모달 비전-언어 질의응답 (쉬움)
• 🔎 LV-Search2: Google Search 기반 웹 검색 (보통)

📈 예상 개선 효과

• 🔥 50% 코드 단순화: 복잡한 LangGraph → 직관적 도구 체인
• ⚡ 30% 성능 향상: 불필요한 추상화 계층 제거
• 🧩 90% 의존성 감소: 통합된 라이브러리 사용
• 💰 비용 절감: LiteLLM 다중 제공자 최적화

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LiberVance AI - 복잡성을 줄이고 기능성을 향상시킨 현대적 AI 플랫폼 🚀✨