엔터프라이즈 Java 개발을 위한 응용 AI (Korean Edition)

제10장. LangGraph4j

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: [e-mail]

에서 지난 두 장에서는 챗봇 구축, 텍스트 분류, RAG 시스템 개발 등 다양한 사용 사례에 걸쳐 LangChain4j 프로젝트를 활용하는 방법을 배웠습니다. 또한 벡터 임베딩 세계를 소개하며 클러스터링 등 다양한 사용 사례를 LangChain4j의 기능을 활용해 개발했습니다. 그러나 특정 고급 시나리오에서는 LangChain4j만으로는 부족하다는 점도 확인하셨을 것입니다.

복잡한 다중 에이전트 애플리케이션을 구축할 때는 수많은 prompt, 도구, 콘텐츠 검색기, RAG 등 다양한 구성 요소가 관여하게 됩니다. 이 모든 요소가 함께 작동하는 것은 매우 만족스러운 일이지만, 이전 장에서 언급한 바와 같이 이 접근 방식에는 몇 가지 어려움이 따릅니다:

• 모델 속도를 저하시키고, 환각 위험(모델이 잘못된 응답을 제공하는 현상)을 증가시키며, 비용을 높일 수 있는 불필요한 토큰(예: 사용되지 않는 도구나 관련 없는 문서)을 제외합니다.

• 다양한 에이전트의 상태 관리

• 에이전트 조정

• 더 복잡한 테스트 처리

• 인간 상호작용 지원 또는 프로세스 병렬화를 위한 복잡한 행동 구현

LangGraph4j는 순환 그래프(간편을 위해 이 책에서는 그래프라고 부를 것입니다)를 사용하여 하나 이상의 에이전트를 조정하고 실행함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이 장에서는 여러 에이전트를 사용하거나 실행을 계속하기 위해 수동 단계가 필요한 고급 AI 애플리케이션을 구현하기 위한 LangGraph4j를 배울 것입니다. 비록 이 장에서는 LangGraph4j를 사용하지만, 다른 그래프 프레임워크도 유효합니다.

LangGraph4j에서 그래프 이해하기

LangGraph4j는 상태 저장형 다중 에이전트 애플리케이션 구축을 위한 프레임워크입니다( ). 주로 LangChain4j 및 Spring AI와 함께 작동하도록 설계되었습니다.

LangGraph4j는 노드, 에지 또는 에지 간 조건을 정의하는 순환 그래프를 구축하고 그래프를 탐색하며 각 노드에서 정의된 로직을 실행할 수 있는 API를 제공합니다.

그래프 정의 및 실행 외에도 LangGraph4j는 다음과 같은 기능을 제공합니다:

• 상태 유지 그래프

• 인간 상호작용

• 중단점(일시 정지 및 재개)

• 체크포인트

• 병렬 실행

• 부분 그래프

• 시간 여행

LangGraph4j 사용법을 살펴보기 전에, 먼저 그래프의 핵심 개념을 복습해 보겠습니다. 그래프는 노드 (정점)와 이 노드들을 연결하는 에지로 구성된 비선형 데이터 구조입니다. 그래프는 엔터티 간의 관계 또는 네트워크를 표현합니다.

LangGraph4j의 관점에서 그래프를 구성하는 모든 요소를 살펴보겠습니다.

노드

노드 ( Node )는 함수를 호출하고 결과를 후속 노드에 반환하는 엔티티를 나타냅니다( ). 예를 들어, 노드는 타사 서비스에서 날씨나 환율을 가져오거나 LangChain4j를 ...