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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.
솔웅

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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

 

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