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이전 포스트에서는 LangGraph의 스레드 및 병렬 처리 패턴에 대해 살펴보았습니다. 이번 포스트에서는 LangGraph 애플리케이션의 성능을 더욱 극대화하기 위한 다양한 최적화 기법에 대해 알아보겠습니다. 이번 글은 두 편으로 나누어 진행하며, 이 첫 번째 파트에서는 캐싱 전략과 리소스 관리에 중점을 두겠습니다.성능 최적화의 중요성LLM 애플리케이션의 성능은 사용자 경험과 운영 비용에 직접적인 영향을 미칩니다:응답 시간 개선: 빠른 응답은 사용자 만족도를 높입니다.리소스 효율성: 최적화된 애플리케이션은 동일한 하드웨어로 더 많은 작업을 처리할 수 있습니다.비용 절감: API 호출 최적화는 LLM API 비용을 줄입니다.확장성 향상: 효율적인 애플리케이션은 더 많은 사용자와 데이터를 처리할 수 있습니다..

이전 포스트에서는 LangGraph의 분기 및 조건부 실행 패턴과 오류 처리 전략에 대해 살펴보았습니다. 이번 포스트에서는 LangGraph의 성능을 극대화하기 위한 스레드 및 병렬 처리 패턴에 대해 알아보겠습니다.병렬 처리의 중요성LLM 애플리케이션은 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 파일 I/O 등 다양한 I/O 바운드 작업을 포함합니다. 이러한 작업을 순차적으로 실행하면 다음과 같은 문제가 발생합니다:지연 시간 증가: 각 작업이 순차적으로 실행되어 총 실행 시간이 길어집니다.리소스 비효율성: CPU나 메모리가 유휴 상태로 낭비됩니다.확장성 제한: 작업량이 증가할 때 성능이 선형적으로 저하됩니다.병렬 처리를 통해 이러한 문제를 해결하고 LangGraph 애플리케이션의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다..

앞선 포스트에서 LangGraph의 상태 관리 메커니즘과 대화형 에이전트 구축 방법에 대해 다루었습니다. 이번 포스트에서는 LangGraph의 또 다른 강력한 기능인 분기 및 조건부 실행 패턴과 오류 처리 전략에 대해 심도 있게 살펴보겠습니다.분기 및 조건부 실행복잡한 LLM 애플리케이션은 다양한 상황에 따라 다른 처리 경로를 선택해야 하는 경우가 많습니다. LangGraph는 이를 위한 다양한 분기 처리 패턴을 제공합니다.1. 기본 조건부 분기가장 기본적인 분기 처리 방법은 add_conditional_edges를 사용하는 것입니다:from langgraph.graph import StateGraphfrom typing import TypedDict, List, Dict, Literal, Unioncl..

이전 포스트에서는 LangGraph 애플리케이션의 성능을 최적화하기 위한 캐싱 전략과 리소스 관리 기법에 대해 알아보았습니다. 이번 포스트에서는 배치 처리, 결과 스트리밍, 비용 관리, 그리고 성능 모니터링 및 프로파일링과 같은 추가 최적화 기법에 대해 살펴보겠습니다.배치 처리 최적화여러 항목을 함께 처리하여 오버헤드를 줄이는 배치 처리 패턴은 LangGraph 애플리케이션의 처리량을 크게 향상시킬 수 있습니다.1. 기본 배치 처리여러 항목을 배치로 함께 처리하는 기본적인 방법입니다:class BatchProcessingState(TypedDict): items: List batch_size: int results: Listdef batch_processing_node(state: Bat..

Lang Graph란 무엇인가?Lang Graph는 복잡한 언어 모델 기반 워크플로우를 구축하고 실행하는 데 사용되는 프레임워크입니다. LangChain의 확장형으로, AI 기반 응용 프로그램에서 흐름을 시각적으로 설계하고 관리할 수 있도록 돕습니다.1. Lang Graph의 개념Lang Graph는 노드(Node)와 엣지(Edge)로 구성된 그래프 형태의 구조를 사용하여 언어 모델을 실행하는 워크플로우를 구축하는 방식입니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 AI 프로세스를 손쉽게 관리하고 조작할 수 있습니다.노드(Node): 각 단계(예: 데이터 처리, 모델 실행, 후처리)를 담당하는 구성 요소엣지(Edge): 노드 간의 관계 및 데이터 흐름을 연결하는 요소이러한 구조를 활용하면 대규모 AI 모델을 효율적으..

LangGraph의 상태 관리 메커니즘이전 포스트에서 LangGraph의 기본 개념과 특징에 대해 살펴보았습니다. 이번에는 LangGraph의 핵심 기능인 상태 관리 메커니즘과 대화형 에이전트 구축 방법에 대해 더 깊이 있게 알아보겠습니다.1. 상태 관리의 중요성LLM 애플리케이션에서 상태 관리는 매우 중요합니다. 특히 다음과 같은 이유로 복잡한 시스템에서는 효율적인 상태 관리가 필수적입니다:컨텍스트 유지: 대화형 AI가 이전 대화 내용을 기억해야 함중간 계산 결과 저장: 워크플로우 중간에 생성된 데이터를 후속 단계에서 활용롤백 및 복구: 오류 발생 시 이전 상태로 되돌릴 수 있는 기능병렬 처리: 여러 작업을 동시에 실행하면서 일관된 상태 유지2. LangGraph의 상태 모델LangGraph는 불변(I..