개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
지난 시간에 LangGraph 의 Tool을 사용할 때 발생한 Chatbot 기능의 에러가 있었습니다. 제가 과제로 냈었는데요. 오늘 그 에러를 해결하는 과정을 단계별로 보여드릴께요.
ChatBot 기능에서 질문과 대답 사이에 Tool 을 사용했던 기록들이 나오는게 문제 였는데요. 에러가 난 부분으로 가서 log를 찍어보고 필요 없는데 print 되는 부분들의 패턴을 파악한 후 Session message에 append 하는 것을 막아 버리면 됩니다.
오늘은 이전에 개발한 AI 웹 어플리케이션의 소스코드를 개선하는 **리팩토링(refactoring)** 작업과 새로운 기능을 추가하는 **확장(enhancement)** 작업을 진행했습니다.
리팩토링 작업에서는 Streamlit의 `session_state`가 서로 다른 페이지 간에 메시지 데이터를 공유하는 문제를 해결했습니다. API 키는 공유가 필요한 부분에서만 동일하게 사용하고, 각 페이지에서 개별적으로 관리해야 하는 메시지 부분은 분리하여 처리했습니다.
확장 작업으로는 기존에 Anthropic의 Claude 모델만 사용 가능했던 것을 OpenAI의 ChatGPT도 사용할 수 있도록 기능을 추가했습니다. 이를 통해 더 다양한 모델을 활용할 수 있게 되었습니다.
그 외에도 Visual Studio Code에서 변경된 파일을 커밋하고 GitHub에 푸시하는 방법, 그리고 GitLens를 사용해 로컬 파일과 서버 파일을 비교하는 방법 등 실무에서 유용하게 사용되는 팁들을 공유했습니다.
또한, 기대한 결과가 나오지 않았을 때 차분하게 문제를 검증하고 해결해 나가는 과정을 보여드렸습니다. 이는 개발자에게 필수적인 문제 해결 능력을 키우는 데 도움이 될 것입니다.
LangGraph에 새로운 툴을 추가하는 방법을 배우기 위해 Quick Start 튜토리얼의 소스코드를 Streamlit과 결합해 웹 페이지에 표시하도록 구현한 소스코드도 함께 확인하실 수 있습니다.
이 소스코드에는 하나의 에러가 있는데, 이 에러는 여러분과 함께 해결해 볼 과제로 남겨두었습니다. 다음 시간까지 함께 고민해 보시길 바랍니다.
Today, I focused on refining the AI web application we previously developed by undertaking some critical refactoring and implementing enhancements.
The refactoring work addressed an issue where session_state in Streamlit was unintentionally sharing message data across different pages. By ensuring that shared API keys are used consistently while individual messages are managed separately, the application now functions more reliably across various pages.
On the enhancement side, I expanded the application's capabilities by integrating OpenAI's ChatGPT alongside Anthropic's Claude, offering more flexibility in model usage.
In addition to these improvements, I also covered some practical tips for developers. These include committing changes in Visual Studio Code, pushing updates to GitHub, and using GitLens to compare local and server-side files. These insights are grounded in real-world scenarios and are essential for efficient development workflows.
Moreover, you'll see how to methodically troubleshoot when results don't match expectations—a vital skill in any developer's toolkit.
As part of my journey into LangGraph, I also combined the Quick Start tutorial code with Streamlit to create an interactive web page. This integration serves as an excellent example of adding tools to enhance LangGraph functionality.
Lastly, I've left one error in the code as a challenge for you to solve before our next session. It’s an excellent opportunity for us to explore problem-solving together.
Coursera와 deepliarning.ai를 만들고 Google Brain 도 만들고 활동했던 스탠포드 대학의 앤드류 응 교수의 AI Agentic Workflows 프로젠테이션 입니다.
2024년도 들어서면서 AI 어플리케이션 개발의 트렌드로 각광받고 있는 AI Agentic Workflows 그리고 Multi Agent를 먼저 체험하고 그 경험을 공유합니다.
AI 로 어플리케이션을 개발해야 한다면 꼭 보아야 하는 강의 입니다.
예전에 몇번 봤는데 한국어로 번역하면서 꼼꼼이 보고 싶어서 한번 더 봤습니다.
역시나 놓치고 지나친 곳도 있고 다시 한번 생각 해 보니까 또 다른 insight도 생기고 정말 좋은 시간 이었습니다.
한글로 번역한 김에 Youtube Clip에 한글 자막 달아서 올립니다.
혹시 한번도 못 보신 분이나... 예전에 보셨더라도 한국어 자막을 보면서 더 자세히 이해해 보고 싶으신 분들 추천 드립니다.
이번 강좌에서는 앤드류 응 교수가 AI Agentic Workflow는 일을 시키면 금방 답이 안나올 수도 있어서 좀 기다려야 한다. 초보 매니저가 팀원 일 시켜놓고 5분마다 다 됐냐고 물어보는 식으로 접근하면 안된다고 얘기했을 때 누군가가 크게 웃었거든요. 그 사람이 예전에 수시로 확인하면서 Micro Management를 했던 옛 상관이 생각나서 웃었는지 아니면 AI 는 기계인데 사람처럼 대하라는 말이 웃겨서 웃었는지는 모르겠는데. 하옇든간 크게 웃었습니다. 그 웃음소리를 듣고 앤드류 응 교수가 제가 보기에 동양인 특유의 그런 어떤 웃음을 지었는데 수줍은 웃음인 듯도 하고 (설명은 못하겠고 직접 보세요.) 그 웃는 표정이 가장 자연스럽고 활짝 웃었던 웃음 인것 같았습니다.
작년 11월에 소개 된 Assistants API 입니다. 조용하게 진행 되지만 아주 중요한 프로젝트 입니다.
OpenAI에서 RAG 개념을 받아들인 최초의 API 예요. Assistants는 LangChain의 Agent 역할을 하죠. 덕분에 우리도 ChatGPT에서 RAG 기능을 사용할 수 있게 됐습니다. 논문을 업로드해서 요약을 한다던지 현재 날씨 정보를 얻는다던지 하는 그런 서비스는 원래 ChatGPT는 못했었거든요.
LangChain은 LangGraph로 Agent 를 한껏 발전 시켰습니다. OpenAI는 이 Assistants API를 어떤 방향으로 발전 시킬지...
2024년도에 AI Web App 개발 분야에서 떠오르는 기술입니다. Agentic Workflow, Multi Agent Collaboration 등등 많은 이론과 기술들이 쏟아지고 있습니다. LangChain에서는 LangGraph라고 하는 별도의 Framework를 만들어서 이 Agentic Workflow, Multi Agent Collaboration 개념과 기술을 AI Application에 구현할 수 있도록 지원하고 있습니다. 오늘 그 AI Agent를 사용해 첫번째 AI Web App을 만들어 보겠습니다. 기본을 탄탄하게 다져 놓으면 어려운 문제가 닥쳐도 쉽게 풀어 낼 수 있습니다. 이 AI Agent 기본은 LangChain에 있는 API Service 들을 사용합니다. AI Agent 의 기본을 오늘부터 다져 나가겠습니다.
