AI 에이전트에 웹 검색 기능 추가하기: Langflow 튜토리얼
안녕하세요, AI 개발자 여러분! 오늘은 Langflow를 활용해 여러분의 AI 에이전트에 실시간 웹 검색 기능을 추가하는 방법을 소개하려고 합니다. 대형 언어 모델(LLM)은 강력하지만, 훈련 데이터에 기반한 정보만을 제공하기 때문에 최신 정보나 실시간 데이터를 반영하는 데 한계가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해, Langflow를 사용해 AI 에이전트가 웹에서 최신 정보를 직접 검색하고 활용할 수 있도록 만드는 방법을 단계별로 안내해드릴게요.1. Langflow란?Langflow는 시각적 인터페이스를 통해 복잡한 AI 워크플로우를 쉽게 설계하고 배포할 수 있는 오픈소스 툴입니다.코딩 없이 드래그 앤 드롭 방식으로 다양한 컴포넌트를 연결해 AI 에이전트, RAG(검색 기반 생성) 애플리케이션 등을 ..
Dify vs Langflow: 나에게 맞는 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼은?
대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 AI 애플리케이션 개발이 그 어느 때보다 활발해지고 있습니다. 하지만 LLM을 활용한 애플리케이션을 처음부터 구축하는 것은 여전히 복잡하고 많은 기술적 장벽이 존재합니다. 이러한 복잡성을 해소하고 개발을 가속화하기 위해 다양한 오픈소스 플랫폼들이 등장하고 있으며, 그중 Dify와 Langflow는 많은 주목을 받고 있습니다. 두 플랫폼 모두 시각적인 인터페이스를 통해 LLM 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 돕지만, 지향점과 제공하는 기능에는 차이가 있습니다. 이 글에서는 제공된 정보를 바탕으로 Dify와 Langflow의 특징을 비교하고, 어떤 경우에 각 플랫폼이 더 적합할지 알아보겠습니다. Dify: LLMOps를 통합한 종합 AI 애플리케이션 플랫폼Dify..
AI 개발, 어렵다고요? Langflow로 쉽고 빠르게 시작하는 법!
코딩 없이 나만의 AI 에이전트와 워크플로우를 만들어보세요!AI, 인공지능... 요즘 가장 뜨거운 기술이지만, 막상 시작하려니 코딩도 복잡하고 어디서부터 손대야 할지 막막하게 느껴지시나요? 멋진 AI 아이디어가 있지만 기술적인 장벽 때문에 망설이고 계신가요?걱정 마세요! 여기 여러분의 AI 개발 여정을 훨씬 쉽고 즐겁게 만들어 줄 도구가 있습니다. 바로 'Langflow'입니다.완전 초보자도 Langflow를 통해 어떻게 AI 애플리케이션을 만들 수 있는지 함께 알아봅시다!Langflow, 대체 뭔가요?Langflow는 한마디로 '로우코드(Low-code)' AI 개발 도구입니다. '로우코드'란 코딩을 거의 또는 전혀 하지 않고도 소프트웨어나 애플리케이션을 만들 수 있게 해주는 방식을 말해요.특히 Lan..
AI 개발, 특히 에이전트나 RAG 애플리케이션 구축에 관심 있으신가요? Langflow는 코드를 적게 쓰고도 강력한 AI 워크플로우를 만들 수 있게 돕는 시각적 도구입니다. (참고 1, 2) 복잡한 파이썬 환경 설정 없이도 Langflow를 사용하고 싶다면 Docker가 좋은 해결책이 될 수 있습니다.이번 글에서는 macOS 환경에서 Docker를 이용해 Langflow를 쉽고 깔끔하게 설치하고 실행하는 방법을 알아보겠습니다. Docker를 사용하면 시스템 환경에 영향을 주지 않고 Langflow를 격리된 환경에서 실행할 수 있어 편리합니다.시작하기 전에: 준비물Langflow를 Docker로 설치하기 전에 다음이 필요합니다.macOS 운영체제가 설치된 컴퓨터Docker Desktop 설치 및 실행: ..
안녕하세요! AI 개발에 관심 있는 여러분, 특히 로우코드/노코드 도구를 활용하여 빠르고 효율적으로 AI 애플리케이션을 구축하고 싶으신가요? 그렇다면 Langflow는 여러분에게 꼭 필요한 도구일 수 있습니다.Langflow는 시각적인 인터페이스를 통해 복잡한 AI 에이전트와 RAG(Retrieval Augmented Generation) 애플리케이션을 쉽게 설계하고 배포할 수 있도록 돕는 강력한 로우코드 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 다양한 컴포넌트(모델, 프롬프트, 데이터 소스 등)를 연결하여 아이디어를 빠르게 현실로 만들 수 있죠.클라우드 버전도 훌륭하지만, 때로는 로컬 환경에서 자유롭게 실험하고 싶을 때가 있습니다. 이 글에서는 Windows 운영체제에 Langflow를 로컬로 설치하고 ..
AI 애플리케이션 구축, 더 이상 어렵지 않다: Langflow
Langflow는 시각적인 인터페이스를 통해 AI 애플리케이션을 구축하는 도구이므로, 코드를 직접 작성하기보다는 컴포넌트(블록)를 연결하는 방식으로 진행됩니다. 예제: 기본적인 챗봇 플로우 만들기이 플로우는 사용자의 입력을 받아 언어 모델(LLM)에게 전달하고, 모델의 응답을 사용자에게 보여주는 가장 단순한 형태의 챗봇입니다. 필요한 컴포넌트:Chat Input: 사용자의 채팅 입력을 받는 컴포넌트입니다.Prompt: 언어 모델에게 어떤 역할을 하거나 어떤 형식으로 응답하라고 지시하는 프롬프트 내용을 정의하는 컴포넌트입니다. (선택 사항이지만, 모델 제어에 유용합니다.)Model (예: OpenAI Model, Anthropic Model 등): 실제 언어 모델 API와 연동하여 텍스트를 생성하는 컴포..