AI 챗봇 오픈소스 생태계는 2024~2025년 LLM 열기로 급팽창했습니다. 이번 글은 기존 5대 강자 Rasa·Botpress·LangChain·Haystack·DeepPavlov에 LlamaIndex와OpenDialog를 추가해 7종을 파이프라인·LLM 연동·배포 난이도·라이선스 관점으로 비교합니다.
목차
- 1. Rasa 4
- 2. Botpress 13
- 3. LangChain 0.2
- 4. Haystack 2
- 5. LlamaIndex
- 6. DeepPavlov 1.5
- 7. OpenDialog
- 비교 표 & 선택 가이드
- FAQ
1. Rasa 4
NLU·대화 관리 코어 + 이벤트 스토어 구조. 2025년 rasa pro coder 플러그인으로 GPT-4o 프롬프트 기반 스토리 생성을 지원, 하이브리드(규칙 + LLM) 챗봇에 최적.
2. Botpress 13
GUI 플로우 빌더와 Node.js 런타임. “Knowledge Bases” 기능으로 PDF·웹 페이지를 자동 임베딩하고, OpenAI·Claude·Gemini 프롬프트 블록을 드래그&드롭으로 연결할 수 있습니다.
3. LangChain 0.2
체인·에이전트·메모리·툴 콜이 모듈화된 LLM 프레임워크. v0.2에서는 @lc-flow 명령어로 YAML 파이프라인을 선언형 작성, 대규모 멀티 에이전트 시뮬레이션을 효율화했습니다.
4. Haystack 2
RAG(검색 증강 생성) 특화. Elastic·Qdrant·Milvus를 백엔드로 핫스왑, Agents API가 추가돼 파이프라인·태스크를 고수준으로 추상화했습니다.
5. LlamaIndex
“데이터 → LLM” 연결에 집중한 인덱싱 레이어. Graph Store·Composable Graph으로 대규모 문서 셔딩, 실시간 업데이트가 강점. LangChain과 상호 연동 가능.
6. DeepPavlov 1.5
러시아어·다국어 NLU 데이터셋 풍부. 2025년 RoBERTa 기반 mGPT-Neo 모델 포함, 비영어권 챗봇에서 여전히 인기.
7. OpenDialog
소프트웨어 에이전트 이론을 바탕으로 한 시나리오 모델링 툴. 비주얼 “Conversation Builder”로 옴니채널 인터페이스에 적합, Apache 2.0 라이선스.
비교 표 & 선택 가이드
| 라이브러리 | 프로그래밍 언어 | LLM 연동 | 배포 난이도 | 라이선스 |
|---|---|---|---|---|
| Rasa | Python | ★★★☆ | 중 | Apache-2.0 |
| Botpress | Node.js | ★★★ | 하 | AGPL |
| LangChain | Py / TS | ★★★★★ | 중 | MIT |
| Haystack | Python | ★★★★ | 중 | Apache-2.0 |
| LlamaIndex | Python | ★★★★ | 하 | MIT |
| DeepPavlov | Python | ★★★ | 중 | Apache-2.0 |
| OpenDialog | PHP | ★★☆ | 하 | Apache-2.0 |
선택 팁
• 온프레미스·규정 준수 👉 Rasa + Haystack
• 빠른 프로토타이핑 👉 Botpress / LlamaIndex
• 멀티 에이전트·툴 호출 👉 LangChain
• 비영어·러시아어 특화 👉 DeepPavlov
• 노코드 시나리오 설계 👉 OpenDialog
FAQ
Q. LangChain과 LlamaIndex를 동시에 써도 되나요?
A. 가능합니다. 인덱싱·검색은 LlamaIndex, 체인·에이전트 로직은 LangChain으로 구성하는 하이브리드 아키텍처가 흔합니다.
Q. Rasa에서 GPT-4o 응답을 쓰려면?
A. LLMResponseSelector 정책을 활성화하고 OpenAI 키와 모델을 설정하면 NLU 미스 매치를 LLM으로 백업할 수 있습니다.
맺음말
챗봇 품질은 “데이터 + 파이프라인 설계”에 달려 있습니다. 위 7종 AI 챗봇 오픈소스를 니즈별로 조합해 규칙·LLM·검색의 균형을 잡아보세요. 직접 POC를 돌려보는 것이 가장 빠른 검증 방법입니다.