Tag: LLM공부
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RAG 데이터 준비의 전체 흐름 — 선정 · 클렌징 · 청킹 · 메타데이터 · 평가셋
FEMS 프로젝트를 진행하다가 '벡터 DB 에 뭘 어떻게 넣어야 하는가' 가 궁금해서 정리. 핵심 깨달음 — 데이터는 '도메인' 기준이 아니라 '검색되어야 할 질문' 기준으로 거꾸로 선정한다. 그 외 클렌징 / 청크 앞 메타데이터(문서 제목·섹션 경로) 의 효과 / 아날로그 데이터 OCR 전처리 / 평가셋 구축까지 RAG 데이터 파이프라인 전체 흐름.
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LangGraph 공부 #3 — Human-in-the-Loop (위험 도구 승인) · 체크포인트와 Interrupt 메커니즘
에이전트가 파일 삭제·이메일 발송·결제 같은 위험 도구를 자동으로 호출하면 사고난다. LangGraph 의 체크포인트 + Interrupt 메커니즘으로 위험 도구 직전에 사람의 승인을 받는 HITL 패턴 구현. 의외의 함정: LLM 자체 안전장치가 HITL 까지 도달을 막아버리는 케이스. 시스템 프롬프트와 HITL 게이트를 어떻게 분리해야 하는지.
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LangGraph 공부 일지 #2 — State 확장 + 동적 시스템 프롬프트 + 챗봇 (그리고 'AI 가 기억한다' 의 정체)
메시지만 들고 다니던 State 를 사용자 이름·도구 호출 횟수·세션 시작 시간까지 확장하고, 그 State 로 시스템 프롬프트를 동적으로 구성. 마지막에 챗봇을 만들다가 '기억' 의 정체를 알아챈 게 오늘의 진짜 깨달음.
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LangGraph 공부 일지 #1 — 첫 그래프 + State 가 헷갈렸던 이유
공부 후보로 적어뒀던 LangGraph 시작. StateGraph 로 노드·엣지·조건 분기·루프 짜는 건 생각보다 직관적이었는데, 'State' 라는 용어가 와닿지 않아 헤맸다. 결국 게임 캐릭터의 인벤토리·HP 로 비유해서 정착.