IT 기술 따라잡기

오늘은 LangGraph 이름이 왜 그렇게 지어 졌는지를 찾다가 발견한 내용을 공유 합니다.

바로 이산 수학 (Discrete mathematics) 중 하나인 그래프 이론 (Graph Theory) 에서 그 이름이 유래한 건데요.

그래프 이론 어렵지 않습니다. 

점 들과 그 점들을 연결하는 선. 유치원때 배운 선긋기 수준의 이야기 입니다.

그리고 그 이론 설명을 들으면 LangGraph 도 정말 쉽게 시작하실 수 있습니다.

개발자는 그냥 점 찍고 선 긋는 것만 구현 하면 됩니다.

자 그럼 AI 어플리케이션 개발의 트랜드인 Multi-Agent와 Agentic Workflow를 사용할 수 있도록 하는 기능을 제공하는 어려운 LangGraph를 정말 쉽게 이해해 보세요.

처음 공부하시는 분들의 진입 장벽을 완전히 낮춰 줄 겁니다.

LangGraph - 점찍고 선만 그으면 됩니다. 정말 쉽게 설명 드립니다. Graph Theory 만 생각하세요.

https://youtu.be/mvGp8Wz3KdI

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.

이 과정을 직접 확인해 보세요.

https://youtu.be/jPK7i7YVg68?si=QIUGOGFbwk2qqSxo

드디어 LangGraph를 시작합니다.

StateGraph, Nodes, Edges, Compile, Stream

LangGraph의 가장 기본 개념을 활용해서 AI 어플리케이션을 만듭니다.
게다가 Streamlit 의 Session State를 사용해서 챗봇 기능을 구현했습니다.

LLM 은 Anthropic 사의 Claude를 사용합니다.

소스코드 공개합니다.

가져가셔서 맘껏 활용 하세요.

처음 배울 때 확실하게 배워서 AI 어플리케이션 개발에선 제대로 된 개발자가 됩시다.

오늘 배우는 내용은 이곳으로 가시면 어플리케이션과 소스코드를 보실 수 있습니다.


https://youtu.be/Ri3Nrpac3nI?si=gagZU75-rNr9uz19

Catchup LangGraph Tutorial · Streamlit

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...

아직 아무도 가지 않은 길을 가는 AI 세계는 정말 흥미롭습니다.

https://youtu.be/L5GjCjX9Yj8?si=IU0W1RAOrUzIguHF

https://catchuplangchain.streamlit.app/