IT 기술 따라잡기

오늘은 지난 시간에 이어서 LangGraph Quick start Part 3 : Adding Memory to the Chatbot을 공부합니다.

LangGraph 공식 Tutorials site에 나와 있는 Quick Start 예제를 제대로 분석해 봅니다.

말 그대로 교과서 위주로 공부 해 보겠습니다.

AI 와 대화를 계속 이어가려면 이전에 어떤 대화가 있었는지 AI 에게 질문할 때마다 계속 대화 history 정보를 제공 해야 AI 가 맥락에 맞는 대답을 할 수 있습니다.

지금까지는 이 대화 history를 Streamlit의 session_state 를 사용해서 관리를 했습니다.

LangGraph에서는 Checkpointer 기능을 제공해서 쉽게 대화 history를 관리할 수 있도록 합니다.

그럼으로서 AI 와 맥락 있는 대화를 할 수 있는 Chatbot 기능을 제공할 수 있도록 합니다.

그 뿐만 아니라 다음에 배우게 될 LangGraph의 Human in the loop 이나 Time Travel 등의 추가적인 기능도 사용할 수 있도록 해 줍니다.

이 checkpointer의 가장 핵심적이고 기본적인 기능 사용법을 알려주는 LangGraph의 Tutorial (교과서) 에 있는 Quick Start 예제를 집중 분석 해 봅니다.

오늘은 교과서 위주로 공부합니다. 

https://youtu.be/33cKGuuPtgk?si=gjj8j0_bPbLAWDDd

오늘은 LangGraph의 Checkpointers에 대해 배워 봅니다.

지난 시간까지는 사용자와 AI와의 대화를 Streamlit의 Session_state 를 사용해서 저장을 했고 그 데이터를 사용해서 Chatbot 기능을 구현했습니다.

LangGraph에서도 그와 비슷한 기능을 하는 개념이 있습니다.

Checkpointers인데요. 

LangGraph에서 Checkpointers를 구현하는 방법은 MemorySaver, SqliteSaver, PostgresSaver 등이 있습니다.

사실 이 Checkpointers는 Chatbot 기능만을 위한 것은 아니고 다음 단원에서 배울 Human-in-the-loop, Time Travel 등의 고급 기능을 구현할 수 있게 해 주는 주요한 개념입니다.

오늘부터 이 LangGraph의 Checkpointers를 배워 보겠습니다.

https://youtu.be/TwQzTw0A51s?si=You1IAeaLRLsAP6 

이 유투브 클립에서 설명하는 AI Web application의 소스코드는 아래 웹 사이트로 가시면 보실 수 있습니다.

https://catchuplanggraph.streamlit.app/

지난 시간에 이어서 LangGraph Chatbot with Tool 에 대해 알려 드립니다.

지난 시간에 LangGraph로 구현하는 로직을 모두 완료 했었습니다.
이번 비디오에서는 그 로직에 Streamlit 의 session_state와 chatbot 기능을 더 해 완성된 AI Application을 만들어 봅니다.

LangGraph의 Tool을 사용해 최신 정보까지 제공하는 대화형 AI Application 개발하는 과정을 보실 수 있습니다.

https://youtu.be/M4ejvxxLF_w?si=6gUX8C5hZ-gfNNE-

그리고 아래 웹사이트로 가면 완성된 AI Application과 전체 Source Code도 받아 보실 수 있습니다.

https://catchuplanggraph.streamlit.app/