LangChain vs LangGraph: 왜 하나는 드라이브 스루이고 다른 하나는 뷔페인가
Source: Dev.to
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LangChain은 당신이 가장 좋아하는 드라이브 스루
이 상황을 상상해 보세요: 배가 고파서 드라이브 스루에 차를 대고, 햄버거와 감자튀김을 주문하고, 음식을 받아서 바로 떠나는 겁니다. 전체 과정이 3분 걸립니다. 바로 LangChain이 그런 느낌입니다.
- 빠르고, 간단하며, 일을 해냅니다.
- 당신이 원하는 것을 말하면, 그것을 처리하고, 답을 주고, 그게 전부입니다.
실제로는 이렇게 보입니다:
- 질문을 하면 → 답을 얻는다
- 문서를 넣으면 → 요약을 얻는다
- 텍스트를 제공하면 → 번역을 얻는다
- 데이터베이스를 조회하면 → 관련 정보를 얻는다
LangChain이 당신의 기본 선택이 되는 경우
- 간단한 작업이 있을 때.
- 해결 방법이 명확할 때.
- 한 번의 처리만으로 충분할 때.
- 속도와 단순함이 중요할 때.
실제 사례: FAQ에 답변하는 고객 지원 봇을 구축하는 경우. 누군가 “반품 정책이 어떻게 되나요?”라고 물으면, 관련 문서를 찾아 답변을 제공합니다. 깔끔하고, 간단하며, 바로 완료됩니다.
LangGraph는 뷔페를 찾는 것과 같다
이제 뷔페에 있다고 상상해 보세요. 들어가서 어떤 음식이 있는지 살피고, 전채를 몇 개 집어 먹고, 몇 가지를 시도해 본 뒤 파스타가 더 필요하다는 걸 깨닫고, 다시 한 번 리필을 하고, 디저트를 먹고, 또 샐러드를 다시 찾아볼 수도 있죠… 이미 맛본 것과 현재 배고픔 정도에 따라 결정을 내리면서 진행합니다. 이것이 LangGraph입니다.
- 서두르는 것이 아니라 exploring, making decisions, circling back이 필요할 때 다시 돌아가고, 언제 끝낼지 아는 것입니다.
LangGraph를 사용하면 AI가:
- 한 단계씩 진행하고 결과를 평가한 뒤 다음에 무엇을 할지 결정합니다.
- 첫 시도가 충분하지 않을 경우 더 많은 정보를 수집하기 위해 다시 돌아갑니다.
- 학습한 내용에 따라 다른 도구나 접근 방식을 선택합니다.
- 새로운 정보가 들어오면 이전 결정을 수정합니다.
- 문제가 완전히 해결될 때까지 계속 진행합니다.
LangGraph가 의미 있는 경우
- 문제가 복잡하거나 개방형일 때.
- 사전에 모든 요구 사항을 알 수 없을 때.
- AI가 생각하고, 작업을 검증하며, 반복해야 할 때.
- 각 결정 지점에 대한 제어가 필요할 때.
- 인간의 감독이나 승인이 중요한 경우.
Real‑world example: 연구 보조자를 구축하는 경우. 누군가 “이 회사에 투자해야 할까요?”라고 물으면, AI는 재무 데이터를 검색하고, 분석한 뒤 산업에 대한 추가 맥락이 필요함을 깨닫고, 해당 정보를 가져와 경쟁자를 비교하고, 격차를 식별한 뒤 최종적으로 권고안을 종합합니다. 이는 탐색과 반복이 필요한 작업이며, 한 번에 답을 내는 것이 아닙니다.
평이한 영어로 보는 실제 차이
- LangChain: 주문하고, 받고, 끝냅니다.
- LangGraph: 탐색하고, 맛보고, 더 필요한 것을 결정하고, 돌아가서 재평가하고, 만족할 때 마무리합니다.
하나는 직선입니다. 다른 하나는 결정 지점이 있는 여정입니다.
왜 이 비유가 실제로 작동하는가
- LangChain은 실행에 관한 것입니다. 이미 무엇을 할지 결정했으니, 이제 실행만 하면 됩니다.
- LangGraph는 의사결정에 관한 것입니다. 아직 최적의 경로가 무엇인지 확신이 없으므로, 진행하면서 유연하게 찾아야 합니다.
It’s the difference between:
- 레시피를 따르는 것 (LangChain) vs. 맛을 보며 조절하는 셰프 (LangGraph)
- 직항 비행 (LangChain) vs. 중간에 정차하는 로드 트립 (LangGraph)
- 스크립트 실행 (LangChain) vs. 디버깅 및 반복 (LangGraph)
아무도 말하지 않는 진실
LangGraph는 기술적으로 LangChain이 하는 모든 것을 할 수 있습니다; 원래 프레임워크의 진화 형태로 구축되었습니다. 그렇다고 항상 사용해야 한다는 뜻은 아닙니다. 햄버거만 원할 때 뷔페에 가는 것은 과잉입니다. 추가 옵션, 유연성, 의사결정은 정확히 원하는 것을 알 때 불필요한 복잡성을 더합니다.
때로는 드라이브스루가 완벽합니다. 때로는 뷔페가 필요합니다.
So Which One Do You Need?
Ask yourself:
- Does your task feel like “Do X, give me Y”? → Go with LangChain.
- Or does it feel like “Figure out what we need, explore the options, verify your thinking, adjust if necessary, and keep going until we have a solid answer”? → LangGraph territory.
핵심 요약
- 간단히 시작하세요. LangChain이(가) 귀하의 사용 사례를 처리할 수 있다면, 그것을 사용하세요. LangGraph에 더 많은 기능이 있다고 해서 복잡하게 만들 필요는 없습니다.
- AI가 “추가 데이터를 가져오도록 결정”하거나 “올바르게 될 때까지 반복”하도록 원하게 되는 시점이 바로 LangGraph를 사용해야 할 때입니다.
감사합니다
Sreeni Ramadorai