보험rag (Agent vs LangGraph)

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🏗 현재 보험 RAG 시스템 아키텍처

🔍 구성 요약 (기존 방식)

1. 사용자 질문 입력
2. Query 리포머 (전처리)
3. 벡터 DB 검색
4. Prompt 구성
5. LLM 응답 생성
6. Post-processing 후 출력

➡ 전형적인 **"단방향 체이닝 기반 RAG 구조"**입니다.
➡ 흐름은 고정되어 있고, 모든 처리는 순차적입니다.

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🤖 1. Agent 적용 시 아키텍처 변화

Agent를 적용하면 LLM이 "질문을 보고 스스로 어떤 툴을 쓸지 결정"하게 됩니다.

🔁 흐름 예시

[사용자 질문]
   ↓
[Agent (LLM)]
   ↳ 이게 FAQ면 DB에서 직접 응답  
   ↳ 아니면 벡터 검색 + 생성  
   ↳ 아니면 계산기, 외부 API 호출

✅ 기대 효과

• 질문이 간단하면 빠르게 바로 응답
• 복잡하면 검색 → 생성 구조를 선택
• 멀티툴 기반 처리 가능 (예: 약관 요약 + 보험금 계산)

⚠️ 단점

• 흐름을 내가 제어할 수 없음 (어떤 툴을 쓸지 LLM이 판단)
• 디버깅 어려움: 왜 검색 안 했는지 모를 수 있음
• 예측 불가한 행동 가능성 있음

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🧠 2. LangGraph 적용 시 아키텍처 변화

LangGraph는 위 구조를 노드 기반으로 명확하게 분해합니다.
각 단계를 하나의 노드로 만들고, **상태(state)**를 공유하면서 그래프를 구성합니다.

📌 예시 그래프 구조

[사용자 질문]
   ↓
[Query Reform 노드]
   ↓
[문서 검색 노드]
   ↓
[LLM 응답 생성 노드]
   ↓
[후처리 노드]
   ↓
[최종 응답]

→ 조건 분기도 가능:

   ↳ [질문 타입 분류 노드]
         ↳ "단답형" → [빠른 FAQ 응답 노드]
         ↳ "복잡함" → [RAG 응답 노드]

✅ 기대 효과

• 각 노드의 처리 과정을 명확하게 디버깅 가능
• 사용자 질문에 따라 흐름을 분기하거나 반복(retry) 가능
• 복잡한 보험 업무 로직을 노드 단위로 분리해서 모듈화 가능

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⚖️ Agent vs LangGraph in 보험 RAG

항목	Agent 적용 시	LangGraph 적용 시
흐름 제어	LLM이 판단	내가 설계
예외 처리	어려움	조건 분기 가능
디버깅	매우 어려움	노드별 로그 가능
확장성	툴 추가는 쉬움, 흐름 제어는 어려움	흐름/조건/반복 추가 쉬움
예시 사용처	툴봇/FAQ	보험금 산정, 계약 조건 분석 등 복합 처리

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✨ 마무리: 보험 RAG에 LangGraph가 유리한 이유

보험 도메인은 다음과 같은 특징이 있습니다:

• ✅ 업무 절차가 정형화되어 있음
• ✅ 단계별 처리 로직이 명확히 나뉨
• ✅ 경우에 따라 분기 처리 필요
• ✅ 검증, 감사, 추적성이 중요함

➡ 이런 구조에선 LangGraph의 상태 기반, 노드 분리 구조가 훨씬 적합합니다.

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