gym-llm은 텍스트 기반 환경을 정의하여 LLM 에이전트가 프롬프트와 행동을 통해 상호작용할 수 있도록 하여 OpenAI Gym 생태계를 확장합니다. 각 환경은 Gym의 step, reset, render 규약을 따르며, 관측값은 텍스트로 출력되고, 모델이 생성한 응답은 행동으로 수용됩니다. 개발자는 프롬프트 템플릿, 보상 계산, 종료 조건을 지정하여 정교한 의사결정 및 대화 벤치마크를 제작할 수 있습니다. 인기 RL 라이브러리, 로깅 도구, 평가 지표와의 통합으로 끝에서 끝까지 실험이 용이합니다. 퍼즐 해결, 대화 관리, 구조화된 작업 탐색 등 LLM의 능력을 평가하기 위한 표준화되고 재현 가능한 프레임워크를 제공합니다.

LangChain RAG 에이전트 챗봇은 문서를 수집하고 OpenAI 모델로 임베딩한 후 FAISS 벡터 데이터베이스에 저장하는 파이프라인을 구축합니다. 사용자의 쿼리가 도착하면 LangChain 검색 체인이 관련 구절을 가져오고, 에이전트 실행기가 검색과 생성 도구를 조율하여 맥락이 풍부한 답변을 생성합니다. 이 모듈형 아키텍처는 사용자 지정 프롬프트 템플릿, 여러 LLM 공급자 및 구성 가능한 벡터 저장소를 지원하며, 지식 기반 챗봇 구축에 적합합니다.