LangGraph를 활용한 멀티 노드 구현 : 패턴 A, B, C 분석

이 게시물은 LangGraph를 사용해 멀티 노드 기반 LLM 워크플로우를 설계하고 시각화하는 방법을 소개합니다.

주요 개념과 정의

• LangChain: LLM 활용을 위한 모듈화 및 확장성 지원 라이브러리
• LangGraph: LangChain 기반으로 LLM 실행 과정을 노드와 엣지 그래프로 모델링하여 조건 분기·병렬 실행 가능
• 노드: 실행 단위 작업, 엣지: 노드 간 실행 순서, 상태: 실행 중 공유 데이터 구조

패턴별 활용 예시

• 패턴 A: 답변 생성 후 개선하여 품질 향상
• 패턴 B: 긴 텍스트 요약 후 번역으로 역할 분리
• 패턴 C: 답변 생성 후 사실 검증 강화

설계 고려 사항

• 응답 품질과 비용, 속도 간 균형
• 에러 전파 위험과 재현성 확보
• 상태 구조화 및 역할 문서화 중요

LangGraph는 단순 챗봇 프레임워크를 넘어 다양한 LLM 기반 워크플로우 설계에 유용한 도구임을 강조합니다.