1. Tavily란?
Tavily Search API는 대형 언어 모델이 사용할 수 있도록 설계된 LLM-friendly 웹 검색 API입니다.
기본적으로, 사용자가 제시한 쿼리를 바탕으로 관련성 높은 웹 문서를 검색하고, 정제된 결과를 반환합니다.
용도 요약:
- 최신 정보 기반의 검색 결과 제공
- RAG 시스템의 "retriever" 역할
- LangChain, LlamaIndex 같은 프레임워크와 통합 가능
2. 특징 및 기능
| 기능 | 설명 |
| 빠르고 관련성 높은 검색 | Google 수준의 검색 정확도 |
| 요약 포함 응답 | 결과에 대한 핵심 요약도 함께 제공 가능 |
| RAG 통합 친화적 | LangChain 등과 쉽게 통합되어 LLM 응답의 품질을 높임 |
| Simple REST API | Python, JS 등 다양한 언어로 쉽게 호출 가능 |
| 사이트 필터링 | 특정 도메인 포함/제외 기능 제공 |
3. API 사용 예시 (Python)
설치:
pip install tavily-python
간단한 사용 예:
from tavily import TavilyClient
client = TavilyClient(api_key="YOUR_TAVILY_API_KEY")
response = client.search(query="OpenAI ChatGPT 최신 업데이트", search_depth="advanced", include_answer=True) print(response)
응답 예시 (요약 포함):
{ "answer": "ChatGPT는 최근에 GPT-4o 모델을 출시하였습니다...", "results": [ {"url": "...", "content": "..."}, ... ] }
4. LangChain과의 통합
Tavily는 LangChain의 검색 툴로 쉽게 통합됩니다:
from langchain.tools import TavilySearchResults
tool = TavilySearchResults(api_key="YOUR_API_KEY")
results = tool.run("2025년 AI 트렌드는?")
→ 이 결과는 LangChain의 Agent가 외부 지식 검색 시 자동으로 활용할 수 있습니다.
📈 5. 활용 시나리오
- 최신 뉴스 기반 챗봇 구축
- 실시간 금융, 기술, 정치 정보 검색
- RAG 시스템의 웹 검색 소스로 사용
- LLM Agent가 외부 문서를 참조해야 할 때
🆚 6. Tavily vs 기존 검색 API
항목TavilyGoogle/Bing Search API
| LLM 친화성 | ✅ 매우 높음 | ❌ 낮음 |
| 요약 제공 | ✅ 가능 | ❌ 미제공 |
| 도메인 필터링 | ✅ 지원 | ✅ 지원 |
| LLM/RAG 통합 | ✅ LangChain, LlamaIndex 지원 | ❌ 직접 구현 필요 |
📎 참고 링크
- 공식 사이트: https://www.tavily.com
- GitHub: https://github.com/tavily/search
- LangChain 통합 예시: LangChain Tools - Tavily
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