러닝 랭체인

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장 랭그래프를 활용한 메모리 기능

그래프

는 상태, 노드, 엣지로 구성된다.

●

상태

: 외부에서 받은 데이터. 애플리케이션이 실행되는 동안 변경되고 생성된다.

●

노드

: 진행할 단계. 노드는 주로 파이썬이나

JS

함수다. 현재 상태를 입력받아 업데이트한다 (데이터를 추가하

거나 수정하고 삭제할 수 있다).

●

엣지

: 노드 사이 연결 관계. 엣지는 첫 번째 노드에서 마지막 노드까지 이어지는 경로를 나타낸다. 엣지는 고정

엣지 (예: 노드

B

이후에 항상 노드

D

를 방문 )와 조건부 엣지 (예: 함수를 사용해 노드

C

이후에 방문할 노드

를 결정)가 있다.

랭그래프는 개발 과정에서 그래프를 시각화하는 도구와 각 그래프의 동작을 세밀하게 점검

하는 다양한 기능을 제공한다. 이런 그래프를 활용하면 작업 부하가 큰 운영 환경에서 손쉽

게 배포할 수 있다.

만약

1

장 실습을 충실히 따라 했다면, 이미 랭그래프를 설치했을 것이다. 설치하지 않았다

면, 터미널에서 아래 명령어를 실행해서 설치하자.

Python

pip install langgraph

JavaScript

npm i

@

langchain

/

langgraph

랭그래프를 활용한 간단한 챗봇을 만들며 랭그래프와 친해져보자.

LLM

을 한 번 호출하는

LLM

호출 아키텍처를 구성하겠다. 챗봇은 사용자가 전송한 메시지에 직접 응답한다. ...