728x90 RAG_System2 [PYTHON] LangChain vs LlamaIndex 차이 분석 : 복잡한 에이전트 설계 해결을 위한 2가지 프레임워크 선택 방법 생성형 AI 어플리케이션 개발의 양대 산맥인 LangChain과 LlamaIndex. 초기에는 두 프레임워크의 역할이 명확히 구분되었으나, 최근 업데이트를 통해 기능이 겹치면서 많은 개발자들이 에이전트 워크플로우 설계 시 혼란을 겪고 있습니다. 본 포스팅에서는 '데이터 연결'과 '실행 체인'이라는 본질적인 관점에서 두 도구의 차이를 명확히 하고, 복잡한 실무 에이전트를 구축할 때의 구체적인 방법 7가지를 제시합니다.1. 에이전트 설계 관점에서의 프레임워크 본질적 차이LangChain은 '행동(Action)' 중심입니다. 다양한 도구를 연결하고 순차적 혹은 자율적으로 로직을 실행하는 데 최적화되어 있습니다. 반면 LlamaIndex는 '데이터(Data)' 중심입니다. 방대한 문서를 구조화하고, 에이전트가 .. 2026. 4. 25. [PYTHON] LLM Hallucination 해결을 위한 7가지 정량적 Evaluation Metric 설계 방법과 차이 생성형 AI의 가장 고질적인 문제인 환각(Hallucination)은 기업용 LLM 서비스 도입의 최대 걸림돌입니다. 단순히 "답변이 그럴듯하다"는 주관적 판단을 넘어, 시스템을 신뢰하기 위해서는 정량적 측정 지표(Quantitative Metrics)가 필수적입니다. 본 포스팅에서는 파이썬을 활용해 LLM의 환각을 측정하는 7가지 핵심 방법을 다루며, 기존 언어 모델 평가지표와의 차이를 분석하여 실무적인 해결책을 제시합니다.1. 왜 기존 NLP 지표(ROUGE, BLEU)로는 환각을 잡을 수 없는가?과거 번역이나 요약에 사용되던 BLEU나 ROUGE 지표는 텍스트 간의 n-gram 유사도에만 집중합니다. 하지만 LLM의 환각은 "문장 구조는 완벽하지만 사실 관계(Factuality)가 틀린" 경우가 많.. 2026. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
