IT 기술 따라잡기

오늘은 이번 강좌에서 배운 LangGraph에서의 Memory 관리를 응용해서 AI Web Application을 개발해 보겠습니다.

LangGraph 와 Streamlit 을 이용해서 만듭니다. 

둘 다 Python을 기반으로 작동하고 LangGraph는 MultiAgent AI 앱 개발을 위한 프레임워크이고 Streamlit은 Web 어플리케이션 개발을 위한 파이썬 모듈입니다.

이 예제에서는 MemorySaver를 이용해서 어떻게 checkpointers 를 사용하는지 그리고 thread_id 를 사용해서 2명 이상의 사용자의 대화를 어떻게 관리하는지를 공부해 봅니다.

그런데 도대체 아수라 백작을 아는 사람들은 연령대가……..?

제가 어렸을 때 봤던 마징가 Z 에 나오는 빌런이었는데...

https://youtu.be/fED_jtEXTQ4

이 예제의 소스 코드는 아래 웹사이트에 가시면 보실 수 있습니다.

https://catchuplanggraph.streamlit.app/

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