LLM

Reflector Chain과 Generator Chain을 정의해 트윗 평가→생성 워크플로우를 구성한 뒤, MessageGraph로 generate↔reflect 루프를 최대 6회 실행하도록 빌드한다.

본 포스트는 LLM 기반 LangGraph를 활용해 Actor‑Reflection‑Revisor 구조를 구현하고, 생성된 답변을 스스로 비판·개선하는 Reflexion Agent 워크플로우를 소개한다.

이 글은 Agentic RAG Flows 1강으로, LangChain 기반 벡터 스토어 인제스션 파이프라인의 개념(데이터 수집→전처리→색인)과 구현 예제를 단계별로 설명한다.

Self‑RAG 개요와 Answer/Hallucination Grader 체인, Adaptive‑RAG 분류기 개념 및 RouteQuery 코드로 vectorstore/websearch 라우팅 구현 소개