챕터별 상세
Agentics 프레임워크 소개
Agentics는 IBM에서 개발한 오픈소스 프레임워크로 멀티 에이전트 시스템을 조율하고 확장하기 위해 설계됐다. MapReduce 시맨틱과 강력한 타입 인터페이스를 사용하여 Langflow 내에서 구조화된 데이터 처리를 지원한다. 기존의 단순 프롬프트 기반 상호작용을 넘어 대규모 데이터프레임 단위의 연산을 가능하게 한다.
핵심 컴포넌트: aMap, aReduce, aGenerate
세 가지 주요 컴포넌트가 Langflow에 추가됐다. aMap은 기존 데이터프레임의 각 행을 LLM으로 처리하여 새로운 열을 생성하고, aReduce는 전체 데이터를 요약하거나 보고서 형태로 집계한다. aGenerate는 정의된 스키마에 따라 완전히 새로운 합성 데이터를 생성하거나 기존 데이터를 확장하는 역할을 수행한다.
실전 데모: 아마존 리뷰 데이터 분석
Kaggle의 Amazon Fine Food Reviews 데이터셋을 활용하여 워크플로를 시연했다. SQL 데이터베이스에서 반려동물 사료 리뷰 데이터를 불러와 데이터프레임 형태로 처리 파이프라인에 전달했다. 이 과정에서 각 리뷰의 텍스트 데이터를 구조화된 정보로 변환하는 기초 단계를 구성했다.
aMap을 활용한 감성 분석 및 스키마 정의
aMap 컴포넌트를 사용하여 리뷰 텍스트에서 감성 레이블, 점수, 설명을 추출했다. 사용자는 JSON 스키마를 통해 출력 데이터의 타입(string, float 등)과 설명을 직접 정의했다. LLM은 이 스키마를 준수하여 각 행에 대해 병렬로 결과를 생성하며, 처리 과정은 콘솔에서 실시간으로 확인 가능하다.
text
sentiment_label (str) - A label indicating if the review was positive, negative or neutral.
sentiment_score (float) - A sentiment score indicating the confidence of the sentiment label with a value between 0 and 1.
explanation (str) - An explanation on why the sentiment is positive or negative in the review, highlighting positive and negative aspects.aMap 컴포넌트에서 LLM이 생성할 데이터의 구조를 정의하는 스키마 예시
aReduce를 이용한 인사이트 도출 및 광고 캠페인 생성
추출된 감성 데이터를 바탕으로 긍정적 리뷰와 부정적 리뷰를 필터링했다. 부정적 리뷰는 aReduce를 통해 제품 개선 보고서로 요약됐으며, 긍정적 리뷰는 광고 캠페인을 위한 제목, 본문, 키워드, 타겟 오디언스 프로필 생성에 활용됐다. 결과물은 리스트 형태나 구조화된 텍스트 필드로 출력되어 즉시 실무에 활용할 수 있는 수준이다.
용어 해설
- 맵리듀스(MapReduce)
- — 대용량 데이터를 분산 처리하기 위한 프로그래밍 모델이다. 데이터를 작은 단위로 나누어 병렬 처리(Map)한 뒤, 결과를 하나로 합치는(Reduce) 과정을 통해 효율적인 데이터 가공이 가능하다.
- 시맨틱 타이핑(Semantic Typing)
- — 데이터의 단순한 자료형을 넘어 데이터가 갖는 의미론적 구조를 정의하는 방식이다. LLM이 생성하는 결과물이 특정 비즈니스 로직이나 스키마에 부합하도록 강제하는 역할을 한다.
- 합성 데이터(Synthetic Data)
- — 실제 사건이나 현상에서 수집된 데이터가 아니라 알고리즘이나 모델을 통해 인위적으로 생성된 데이터이다. 데이터 부족 문제를 해결하거나 개인정보 보호를 위해 실제 데이터와 유사한 통계적 특성을 가진 데이터를 생성할 때 사용한다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 18.수집 2026. 03. 18.출처 타입 YOUTUBE
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