6장: LangGraph를 활용한 RAG(검색 기반 생성) 시스템 구축
LangGraph로 RAG 시스템 구축하기
LangGraph는 복잡한 AI 워크플로우와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 쉽고, 유연하게 설계할 수 있도록 최적화된 프레임워크입니다. RAG 시스템에서 핵심이 되는 정보 검색과 생성 과정을 그래프 구조로 명확히 분리해, 다양한 도구와 에이전트를 자유롭게 연결할 수 있게 해줍니다. 이 장에서는 실제로 LangGraph를 활용해 RAG 파이프라인을 구성하는 방법과 실전 팁을 소개합니다.
RAG 시스템의 주요 흐름 이해하기
RAG의 기본 구조는 입력된 질문에 맞는 정보를 신속히 찾아내고, 대규모 언어 모델(LLM)이 해당 정보를 바탕으로 새로운 답변을 생성하는 방식입니다. 이때 LangGraph는 각 단계(정보 검색, 문서 선택, 답변 생성)를 별도 노드로 나눠 설계할 수 있고, 각 노드의 연결과 반복, 분기 처리를 그래프 형태로 직관적으로 표현합니다.
개발 환경 준비와 필수 요소
파이썬 환경이 준비됐다면 pip install langgraph langchain chromadb 등을 통해 주요 라이브러리를 설치하세요. OpenAI 키와 같은 외부 서비스 연동 키도 미리 .env 파일에 넣어둡니다. 문서 데이터베이스로는 ChromaDB, 검색 엔진 연동에는 WebBaseLoader 등이 자주 쓰입니다.
LangGraph로 RAG 파이프라인 설계하기
상태(state) 구조화: 질문, 검색 결과, 최종 답변 등 파이프라인에서 다뤄야 할 모든 데이터를 하나의 상태 객체로 만듭니다.
노드(node) 함수 정의: 각 작업을 함수로 분리합니다. 예를 들어,
retrieve_node는 질문을 기반으로 벡터 데이터베이스에서 관련 문서를 뽑고,generate_node는 해당 결과물을 LLM 프롬프트에 입력해 답을 생성합니다.그래프 설계와 연결: 위에서 만든 노드들을 LangGraph의 그래프로 연결합니다. 필요하다면 조건에 따라 분기 처리도 추가할 수 있습니다. 여러 문서 검색, 답변 평가, 반복 질의 등 다양한 시나리오가 유연하게 조합 가능합니다.
LLM과 외부 검색 도구 통합: LangGraph에서는 다양한 검색 모듈, API 호출, 벡터스토어를 노드 내에 삽입해 통합이 쉽습니다. 예컨대 WebBaseLoader로 웹 문서를 읽고, ChromaDB로 벡터화하며, 필요한 경우 에이전트 노드에서 조건별 도구 선택도 자연스럽게 구현됩니다.
실전 활용 전략
반복과 피드백: 답변이 미흡할 경우 동일 파이프라인에서 상태 업데이트로 재검색, 쿼리 보정이 가능합니다.
동적 도구 선택: LLM의 판단에 따라 상황별로 다양한 검색/분석 도구를 조건부로 사용할 수 있습니다.
유지보수 및 확장성: 그래프 구조는 새로운 노드 추가, 기능 확장, 분기점 조정이 간편해 상용화 환경에서도 빠르게 대응할 수 있습니다.
LangGraph는 단순히 복잡한 RAG 시스템을 구현하기 위한 도구를 넘어, 다양한 AI 에이전트와 정보 워크플로우를 폭넓게 통합하는 기반을 제공합니다. 이를 활용하면, 질문의 난이도나 문서의 양이 늘어나더라도 쉽게 구조를 확장하고, 고품질 답변을 안정적으로 제공하는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
