LangGraph와 PostgreSaver를 활용한 체크포인트 저장 및 비동기 처리 설정 방법
환경 구성
사용된 라이브러리 버전:
Python: 3.12.9
langgraph: 0.5.4
langgraph-checkpoint-postgres: 2.0.23
psycopg: 3.2.10
체크포인트 초기화 방식
방법 1: 직접 연결 객체로 초기화
PostgresSaver 클래스를 직접 사용하여 데이터베이스 연결을 설정할 수 있습니다.
from psycopg import Connection
from langgraph.checkpoint.postgres import Postgres ...
7월 9일 04:25에 게시됨
상태 기반 그래프 아키텍처로 구현하는 LLM 애플리케이션: LangGraph의 흐름 제어 핵심 분석
기본 개념: 상태 기반 흐름 설계
LangGraph는 대규모 언어 모델(LLM)과 사용자 정의 함수, 비즈니스 로직을 통합하여 순차적 처리 흐름을 관리하는 프레임워크입니다. 핵심은 StateGraph를 통해 정의된 그래프 구조이며, 이는 복잡한 인공지능 애플리케이션의 흐름을 명확하게 시각화하고 제어할 수 있게 합니다.
흐름의 세 가지 요소: 상태, 노드, 엣지
상태 (State): ...
6월 20일 04:32에 게시됨
에이전틱 RAG 구축 실전: LLM 기반 RAG와 AI 에이전트 통합 아키텍처
개요
본 글에서는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)과 AI 에이전트(AI Agent) 개념을 결합한 에이전틱 RAG(Agentic RAG)에 대해 상세히 다룹니다. 먼저 RAG의 검색 증강 생성 원리와 AI 에이전트의 지각-의사 결정 메커니즘을 개별적으로 설명하고, LangChain과 LangGraph 프레임워크를 활용하여 문서 처리, 벡터 저장소 구축, 지능형 질의응답 시스템의 전체 구현 과 ...
6월 5일 23:38에 게시됨