특정 YouTube 영상 댓글 자연어 분석 RAG 시스템 개발

이 게시물은 LangGraph와 Qdrant를 활용해 YouTube 영상 댓글의 정보 과부하 문제를 해결하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 개발 과정을 소개합니다.

문제 정의 및 필요성

• YouTube 댓글의 정렬과 검색 기능 한계
• 수천 개 댓글의 전체 반응 파악 어려움
• 감정 분석 기능 부재

시스템 구성

• YouTube Data API로 댓글 수집 및 메타데이터 저장
• Qdrant 벡터 DB에 댓글 임베딩 저장 및 의미 기반 검색
• LangGraph로 워크플로우 orchestration
• Gemini 2.5 Flash 모델로 최종 응답 생성

특징 및 한계

• 키워드 기반 쿼리 타입 분류
• 고정된 검색 전략
• 재수집 비효율성과 언어 혼재 처리 문제
• 지속적 개선 계획 포함