LangChain + MCP + RAG + Ollama = The Key To Powerful Agentic AI

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 개발자, 데이터 과학자, 대규모 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션 구축자

난이도: 중급~고급 (기존 AI 기술 이해 필요)

핵심 요약

• *LangChain, MCP, RAG, Oll,ama의 통합이 Agentic AI 구축의 핵심**
• LangChain은 애플리케이션 로직을 연결하는 프레임워크로, MCP(Multi-Agent Control Protocol)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 조율하는 핵심 도구
• MCP는 검색 도구 호출 표준화를 통해 실시간 데이터 지원을 가능하게 하며, RAG는 동적 지식 컨텍스트 제공으로 정확한 응답 생성
• Ollama는 LLM 실행 환경을 제공하며, 이 네 기술의 조합은 비즈니스/개인용 멀티 에이전트 챗봇 구축에 필수적

섹션별 세부 요약

1. 인트로 및 기술 배경

• MCP, RAG, Agent는 최근 AI 분야에서 높은 관심을 받고 있으며, MCP 기반 도구가 매일 등장하고 있음
• RAG는 검색 도구에 의존하며, MCP는 이를 표준화하여 실시간 데이터 처리를 가능하게 함
• Agent는 MCP를 통해 웹 검색 인터페이스 호출 후, RAG에 결과를 입력해 정답 생성

1. 기술 통합 사례

• 공급망 최적화에서 MCP는 재고 API를 호출해 실시간 데이터를 제공하고, RAG는 이를 기반으로 의사결정 지원
• LangChain은 애플리케이션 로직을 연결해 MCP와 RAG의 협업을 매끄럽게 처리
• Ollama는 LLM 실행 환경을 제공해 전체 시스템 통합을 가능하게 함

1. Mistral의 기여

• Mistral이 발표한 Mistral Small 3.1은 오픈소스로, 작은 규모의 LLM을 위한 효율적인 솔루션
• 이는 Agentic AI 구축 시 경량화 및 비용 절감에 기여할 수 있음

결론

• *MCP, RAG, LangChain, Ollama의 통합은 Agentic AI의 실시간 데이터 처리와 정확한 응답 생성에 필수적**
• 비즈니스/개인용 챗봇 구축 시 이 기술들의 조합을 활용해 효율성과 정확도를 극대화
• Mistral의 오픈소스 LLM은 저비용으로 Agentic AI를 구현하는 데 새로운 가능성을 열어주고 있음