Langflow는 LangChain 기반의 LLM(대규모 언어 모델) 파이프라인을 시각적 상위 레이어로 추상화한 플랫폼입니다. 이 장에서는 Langflow와 LangChain의 내부 연동 방식을 단계별로 살펴보고, 다양한 모델 통합 방법, 외부 API 노출 방식, 그리고 고급 활용 팁까지 종합적으로 정리합니다.2-1. 아키텍처 개요프론트엔드(UI) 레이어워크스페이스 캔버스: 마우스 드래그 앤 드롭으로 노드(Node)와 엣지(Edge)를 자유롭게 배치하고, 줌·팬 기능으로 큰 흐름을 직관적으로 설계합니다.컴포넌트 패널: Inputs, Outputs, Models, Agents, Memories, Vector Stores, Tools 등 주요 카테고리별 노드를 제공합니다.설정 패널: 노드를 클릭하면 우측에 ..
LangServe API 배포 · LangSmith 모니터링 · 성능·보안·비용 튜닝 종합 가이드‘LangChain 시리즈’ 마지막 글입니다. 지금까지 만든 FAQ 챗봇(문서 검색 + 수치 계산)을 프로덕션에 배포하고, 지속적 관측·성능 최적화·보안 체계까지 구축하는 모든 단계를 상세히 설명합니다. 이 글 한 편으로 개발 → CI/CD → 런타임 → SRE → 거버넌스 전 과정이 연결됩니다.1. 프로젝트 목표 & 주요 지표1‑1. 서비스 목표카테고리 목표 값 비고가용성99.9 % / 월지역 장애 시 > 99 % 유지응답 레이턴시p95 네트워크 월간 비용 상한USD 50모델 요금 + 인프라정확도(FAQ)LangSmith Eval ≥ 0.8550개 샘플 기준보안PII zero‑leakSOC 2 보조 지표스케..
Retrieval + Multi‑Agent 결합: 사내 FAQ 챗봇에 수치 계산 에이전트 붙이기‘LangChain 시리즈’ 다섯 번째 글입니다. 앞선 1–4편에서 학습한 LangChain (core·tools·LCEL), LangGraph, 멀티 에이전트 패턴을 모두 활용해 엔터프라이즈 FAQ 챗봇을 만들겠습니다. 목표는 문서 검색(RAG), 수치 계산, 대화 기억을 결합해 “콘텐츠 + 계산 결과 + 맥락 유지”를 한 번에 제공하는 프로덕션급 시스템을 구축하는 것입니다.1. 프로젝트 개요항목설명도메인사내 정책·제도·복리후생 FAQ + 급여 계산핵심 기능▲ 문서 검색 FAQ 답변 ▲ 실수령/세율 계산 ▲ 대화 맥락 기억 ▲ 대시보드 관측기술 스택Python 3.11, LangChain 0.3.1, Lang..
Memory 활용, Tool 설계, LCEL 체인 아키텍처‘LangChain 시리즈’ 세 번째 글입니다. 본문은 LangChain 0.3.x를 기준으로 Memory(기억 시스템), Tools(외부 기능 노출), LCEL(파이프라인 DSL) 세 축을 깊이 있게 다룹니다. 간단한 예제뿐 아니라 설계·성능·보안·운영 관점까지 포함했으며, 모든 코드는 Python 3.11 + LangChain 0.3.1 환경에서 확인했습니다.1. Memory – LLM에 장기 기억력 부여하기1‑1. Memory가 필요한 이유LLM API는 본질적으로 **무상태(stateless)**입니다. 프롬프트에 과거 문맥을 포함하지 않으면 모델은 대화를 잊어버립니다. 실서비스에서는 다음과 같은 이유로 Memory가 필요합니다.대화형 서비..
본 시리즈는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 애플리케이션을 처음 설계‧개발하시는 파이썬 개발자분들을 위한 가이드입니다. 0.3.x 버전의 LangChain‧LangGraph 공식 문서를 기준으로 작성되었으며, 최신 변경 사항은 반드시 공식 문서와 CHANGELOG를 참고해 주시기 바랍니다.1. 서론: 왜 LangChain인가?LLM 시대 초기에는 단순한 “프롬프트 → LLM → 답변” 흐름으로도 데모를 만들 수 있었습니다. 그러나 실시간 데이터 검색, 외부 도구 호출, 다중 에이전트 협업, 세션 메모리 등 요구사항이 늘어나면서일관된 추상화로 다양한 모델‧스토어를 연결하고,고수준 인지 컴포넌트를 재사용하며,운영 환경까지 고려한 내구성 있는 설계가 필요해졌습니다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 프레임워크가 ..
