요약: 이 문서는 Chroma(ChromaDB)를 벡터 저장소로 사용하고 LangChain 스타일의 agent(Planner + Tools + Executor) 패턴을 적용해 실무에서 바로 쓸 수 있는 형태로 정리한 단계별 가이드입니다.
1. 무엇을 만들 것인가 — 개요
Agentic AI는 LLM을 중심으로 계획(Plan) → 도구 호출(Call Tool) → 관찰(Observe) → 재계획 루프를 돌리는 시스템입니다. Chroma는 임베딩 기반 검색(벡터 DB) 역할을 담당하여 에이전트가 신뢰할 수 있는 외부 지식을 찾게 해줍니다.
2. 전체 아키텍처(권장)
데이터 수집 (문서, FAQ, 로그 등)
전처리 & 문서 분절(chunking) — 문맥 단위로 분리
임베딩 생성 (OpenAI/로컬 임베더 등)
벡터 저장소 — Chroma 컬렉션
Retriever 레이어 (LangChain의 retriever 등)
에이전트(Planner + Tool Registry + Executor)
모니터링·로깅·안전 필터
3. 데이터 준비 (Ingestion)
핵심 포인트:
문서를 300–800 토큰 단위로 분절하세요 (토큰 한도를 고려).
각 chunk에 metadata를 붙이세요 (source, created_at, doc_id 등).
대량 문서는 배치 임베딩으로 처리해 속도와 비용 최적화.
4. 임베딩 선택
도메인·언어 특성에 따라 임베딩 모델을 선택하세요. (OpenAI, Cohere, sentence-transformers, 또는 로컬 임베더)
5. Chroma 세팅 — 기본 예시
파이썬: Chroma 설치 및 간단한 add/query
# 설치 (예시)
# pip install chromadb
import chromadb
from chromadb.config import Settings
# 영구 저장(disk-based) 예시: duckdb + parquet backend 사용
client = chromadb.Client(Settings(
chroma_db_impl="duckdb+parquet",
persist_directory="./chroma_db"
))
# 컬렉션 생성
collection = client.create_collection(name="my_docs")
# 문서 추가 예시 (ids, embeddings, metadatas, documents는 미리 준비)
collection.add(
ids=["doc1", "doc2"],
embeddings=[[0.1, 0.2, ...], [0.2, 0.0, ...]],
metadatas=[{"source":"manual.pdf","created_at":"2025-10-01"}, {"source":"faq.md","created_at":"2025-09-20"}],
documents=["내용 1 ...", "내용 2 ..."]
)
# 쿼리 (검색)
results = collection.query(query_embeddings=[query_emb], n_results=5)
print(results)
Tip: 실제 임베딩 생성은 OpenAI나 로컬 임베딩 모델을 통해 별도로 수행하고, 그 결과(벡터)를 Chroma에 저장합니다.
6. LangChain(또는 유사 프레임워크)과 통합
LangChain의 벡터스토어 래퍼(예: Chroma)를 사용하면 retriever를 LLM/agent에 바로 연결할 수 있습니다.
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
emb = OpenAIEmbeddings() # 예시
vect = Chroma(client=client, collection_name="my_docs", embeddings=emb)
retriever = vect.as_retriever(search_kwargs={"k":4})
# retriever.get_relevant_documents("질문") 로 관련 문서 추출 가능
7. 에이전트 디자인 — Planner, Tools, Executor
기본 구성:
Planner: 질문을 작업 단위로 분해
Tool Registry: 검색, 계산, 외부 API 등 호출 가능한 도구 집합
Executor: Planner의 지시대로 도구 호출 → 관찰 반환 → 반복
Stopping Criteria: 최대 루프 수, 시간 제한, 안전 규칙
툴 래퍼 간단 예시 (LangChain 스타일)
from langchain.tools import BaseTool
class SearchDocsTool(BaseTool):
name = "search_docs"
description = "문서 검색 후 요약(출처 포함)을 반환합니다"
def _run(self, query: str):
docs = retriever.get_relevant_documents(query)
return "\n".join([f"{d.page_content} (source={d.metadata.get('source')})" for d in docs])
8. RAG + Agent 결합 패턴 (권장)
에이전트의 질문 흐름 예시:
에이전트가 질문 수신
Retriever로 관련 문서(top-k) 획득
Planner가 문서 내용을 요약/검토 → 필요한 툴 선정
툴 호출(예: 외부 API, 계산기)
관찰 결과를 바탕으로 최종 응답 생성 (근거 출처 포함)
9. 예제: 최소 동작하는 로컬 에이전트 (개념 코드)
# 초기설정(임베딩, Chroma, retriever는 앞에서 준비되었다고 가정)
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.tools import Tool
# LLM 설정 (예시)
llm = OpenAI(temperature=0)
# 툴 정의(함수 -> Tool)
def search_docs(query: str) -> str:
docs = retriever.get_relevant_documents(query)
return "\n".join([f\"{d.page_content} (source={d.metadata.get('source')})\" for d in docs])
def simple_calc(expr: str) -> str:
# 매우 간단한 계산기 (주의: 실제 시스템에서는 안전성 검증 필요)
return str(eval(expr))
tools = [
Tool.from_function(search_docs, name="search_docs", description="Search company docs"),
Tool.from_function(simple_calc, name="calc", description="Simple calculator")
]
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
# 실행
resp = agent.run("제품 X의 배포일정을 찾아 요약하고, Q4 매출을 계산하려면 '1000*1.2' 값을 계산해줘")
print(resp)
주의: 실제 환경에서는 eval 사용 금지, 입력 검증·샌드박스화 필요합니다.
10. 안전성·품질 확보
모든 retriever 결과의 근거 메타데이터를 응답에 포함하세요 (source, date).
도구 호출 시 화이트리스트/입력 검증을 적용하세요.
실행 루프에 최대 반복 수와 시간 제한을 설정하세요.
사용자에게 '모름'이라고 정직하게 답할 수 있도록 설계하세요(추측 금지).
11. 모니터링·평가
수집할 메트릭 예시:
정확도(정답률), 회수된 근거의 정합성 비율
환각(hallucination) 사례 수집·분류
응답 시간, 토큰/비용
도구 호출 실패율
12. 운영(운영성 고려사항)
대규모 문서: Chroma의 persistence(duckdb+parquet 등) 사용, 인덱스/샤딩 고려
동시성: Chroma client의 동시 접근 정책 확인
비용: 임베딩 API 배치 처리로 절감
보안: 민감 정보는 암호화·접근제어, 내부 호스팅 고려
13. 모범 사례 & 팁
메타데이터에 source_type, created_at, confidence를 추가
Retriever로 가져온 문서가 토큰 한도를 초과하면 요약(압축) 후 제공
테스트셋(질문/정답/필수근거)을 만들어 자동검증 파이프라인 구성
에이전트의 행동 로그(Plan → Tool → Observation)를 모두 보관해 문제 재현에 사용
14. 체크리스트 (배포 전)
데이터 분절 및 메타데이터 완비
임베딩 품질 검증 (샘플 쿼리로 유사도 확인)
Chroma 컬렉션 persist 확인
툴의 입력 검증과 샌드박스 적용
루프 한계·타임아웃 설정
감사·로깅·모니터링 파이프라인 연결
사용자 피드백 루프(라벨링) 준비
15. 추가 고려사항 (현업 사례 별)
고객지원용: 민감정보 마스킹, 답변 근거(링크) 의무화
내부문서 Q&A: 버전관리(문서 업데이트 시 재임베딩 전략)
제품추천/상담: 실시간 데이터 연동(재고·가격), 트랜잭션 전용 도구 분리
16. 마무리
위 가이드는 Chroma를 중심으로 한 벡터 저장·검색 계층과, LangChain 스타일의 에이전트 패턴을 결합해 안정적으로 동작하는 agentic AI를 만드는 과정을 단계별로 설명했습니다. 실제 적용 시에는 LLM/임베딩 제공자, LangChain 등 프레임워크 버전에 따라 API가 달라질 수 있으므로 배포 전 작은 프로토타입으로 검증하시길 권장합니다.
AI로 소재나 분자의 물성을 예측할 때 가장 큰 문제 중 하나는 바로 데이터 부족입니다.
수천, 수만 개의 실험 데이터를 확보하기 어렵다면, 예측 정확도가 떨어질 수밖에 없죠.
하지만 데이터가 적더라도 물성을 비교적 정확히 예측하는 여러 접근법이 존재합니다.
오늘은 그 방법들을 이해하기 쉽게 정리해 보겠습니다.
1️⃣ 데이터 증강(Data Augmentation)
데이터가 부족할 때 가장 먼저 시도할 수 있는 방법은 데이터 증강입니다.
이미 있는 데이터를 살짝 변형해 더 많은 데이터를 만들어내는 것이죠.
예를 들어 분자 구조의 회전, SMILES 코드의 순서 변경, 또는 노이즈 추가 등을 통해
AI가 더 다양한 패턴을 학습하도록 도와줍니다.
이는 이미지 분야의 좌우 반전, 색상 변화와 같은 개념과 비슷합니다.
2️⃣ 전이학습(Transfer Learning)
충분한 데이터로 학습된 대규모 화학 예측 모델을 먼저 학습시킨 뒤,
그 지식을 적은 데이터의 새로운 물질군에 ‘이식’하는 방법입니다.
예를 들어, 다른 배터리 전해질 데이터로 학습된 모델을 가져와
새로운 전극 소재의 물성 예측에 활용할 수 있습니다.
이는 적은 데이터로도 높은 정확도를 얻는 효과적인 전략입니다.
3️⃣ 물리 기반 보정(Physics-informed Model)
AI 모델이 완전히 데이터에만 의존하지 않고,
물리 법칙이나 화학 이론식을 함께 활용하는 방법도 있습니다.
예를 들어 에너지 준위, 밴드갭, 분극율 같은 이론적 제약조건을 추가해
AI가 비현실적인 결과를 예측하지 않도록 보정합니다.
이는 데이터가 적더라도 신뢰도 높은 예측을 가능하게 만듭니다.
4️⃣ 생성 모델(Generative Model) 활용
최근에는 SELFIES나 SMILES 기반의 생성형 AI를 활용해
부족한 화학 데이터를 직접 ‘생성’하기도 합니다.
이 방식은 실제 실험 데이터를 대체하거나,
AI 학습용으로 가상의 분자 후보를 만들어내는 데 매우 유용합니다.
5️⃣ 앙상블 학습(Ensemble Learning)
단일 모델의 한계를 극복하기 위해,
여러 모델의 예측을 종합해 평균을 내거나 가중치를 부여하는 방법입니다.
데이터가 적을수록 단일 모델은 편향될 가능성이 커지므로,
앙상블을 통해 안정적이고 일반화된 예측 결과를 얻을 수 있습니다.
6️⃣ 소수 데이터 학습(Few-shot Learning)
최근 AI 연구에서는 몇 개의 샘플만으로도 학습하는
Few-shot Learning 방법이 활발히 연구되고 있습니다.
이는 유사한 구조의 분자 패턴을 빠르게 파악해
적은 데이터에서도 효율적으로 물성을 예측할 수 있게 합니다.
💡 정리하자면
데이터가 충분하지 않아도 방법은 있습니다.
핵심은 지식을 활용하고, 모델을 똑똑하게 보정하며,
데이터를 ‘늘리는’ 방향으로 접근하는 것입니다.
AI는 결국 데이터를 이해하고 일반화하는 기술이기 때문에,
양보다 질 높은 데이터와 물리적 인사이트가 더 중요할 때도 많습니다.