Langchain에서 LiteLLM을 활용한 Nebius AI Studio 모델 통합 가이드
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이 콘텐츠는 Langchain과 Langgraph를 사용하여 Nebius AI Studio의 AI 모델을 통합하려는 개발자들에게 유용합니다. 특히, Nebius AI Studio의 모델을 Langchain의 기본 지원이 없는 상황에서 LiteLLM이라는 프록시를 통해 쉽게 연동하고 활용하고자 하는 백엔드 개발자나 AI 엔지니어에게 적합합니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: Langchain 및 Langgraph 프레임워크에서 Nebius AI Studio의 AI 모델을 LiteLLM을 통해 효과적으로 통합하고 활용하는 방법을 설명합니다.
기술적 세부사항:
* Nebius AI Studio: AI 모델 개발 및 배포를 위한 플랫폼.
* Langchain & Langgraph: LLM 기반 애플리케이션 및 에이전트 개발을 위한 오픈소스 프레임워크.
* LiteLLM: 100개 이상의 LLM API와의 통합을 단순화하는 라이브러리 및 프록시 서버.
* Nebius AI Studio 모델을 OpenAI API와 유사한 표준 인터페이스로 제공합니다.
* NEBIUS_API_KEY 환경 변수 설정을 통해 인증을 관리합니다.
* 모델 식별자 예시: "nebius/Qwen/Qwen3-235B-A22B"
* Langchain Community 모델: ChatLiteLLM을 사용하여 Nebius AI 모델을 Langchain에서 호출합니다.
* ReAct 에이전트: Langgraph의 create_react_agent를 사용하여 Couchbase 데이터베이스와 상호작용하는 ReAct 에이전트 구축 예시.
* MCP (Model Context Protocol): Couchbase와 같은 데이터베이스와의 상호작용을 위한 도구 로딩 및 적용 방식 설명.
* 주요 구현 단계: stdio_client 및 ClientSession을 통한 MCP 서버 연결, load_mcp_tools를 이용한 도구 로딩, InMemorySaver를 이용한 에이전트 메모리 설정, create_react_agent를 이용한 에이전트 생성 및 실행.
개발 임팩트: Langchain 생태계에서 Nebius AI Studio의 다양한 AI 모델을 쉽게 접근하고 활용할 수 있게 하여, 복잡한 LLM 기반 애플리케이션 및 AI 에이전트 개발의 생산성을 향상시킵니다.
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