0. LangGraph 완벽 가이드: AI 챗봇 개발의 새로운 패러다임 🚀

LangGraph 완벽 가이드: AI 챗봇 개발의 새로운 패러다임 🚀

LangGraph는 상태 기반의 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 강력한 프레임워크다. 이번 글에서는 LangGraph의 핵심 개념, 주요 기능, 그리고 실전 예제를 통해 AI 챗봇 개발 방법을 상세히 알아본다.

1. LangGraph 핵심 개념 비교 🛠️

개념	설명	주요 특징	사용 예시
State (상태)	대화 컨텍스트 관리	대화 기록, 설정 저장	이전 대화 내용 기억
Node (노드)	실행 가능한 작업 단위	검색, 응답 생성 등	웹 검색, AI 응답 생성
Edge (엣지)	노드 간 연결과 흐름	조건부 실행, 순차 실행	검색 후 응답 생성
Tools (도구)	외부 기능 통합	API 연동, 기능 확장	웹 검색, 계산, 파일 처리

2. 실전 예제로 배우는 LangGraph 🔍

Part 1: 기본 챗봇 만들기

• 기본 State 구성
• 챗봇 노드 설정
• 간단한 대화 흐름 구현

Part 2: 도구 통합

• 웹 검색 기능 추가
• 조건부 도구 사용
• 검색 결과 처리

Part 3: 메모리 관리

• 대화 기록 저장
• Thread ID 활용
• 컨텍스트 관리

Part 4: 사람-AI 협업

• 중단점 설정
• 수동 개입 기능
• 상태 업데이트

Part 5: 상태 관리

• 상태 수동 업데이트
• 메시지 수정
• 오류 처리

Part 6: 커스텀 상태

• 사용자 정의 상태
• 조건부 실행
• 복잡한 워크플로우

Part 7: 시간 여행

• 이전 상태로 되돌리기
• 대화 분기
• 상태 탐색

3. LangGraph로 구현하는 실용적인 기능 🎯

각 파트별 실제 구현 코드와 상세 설명은 다음 글에서 순차적으로 다룰 예정이다. 이를 통해 LangGraph의 강력한 기능을 실전에서 활용하는 방법을 배울 수 있다.

LangGraph를 활용하면 상태 기반의 지능형 챗봇, 도구를 활용하는 AI 에이전트, 사람-AI 협업 시스템 등 다양한 애플리케이션을 효과적으로 구축할 수 있다. 🚀

참고 : https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/introduction/#setup