Python PocketFlow를 활용한 Human-in-the-Loop(HITL) 챗봇 개발 가이드

핵심 기술

본 콘텐츠는 Python 기반의 경량 프레임워크인 PocketFlow를 사용하여 Human-in-the-Loop(HITL) 원칙을 적용한 AI 챗봇을 구축하는 과정을 소개합니다. 이를 통해 AI 응답의 품질 관리 및 사용자의 제어를 자동화하는 방법을 배웁니다.

기술적 세부사항

• Human-in-the-Loop (HITL): AI가 제안한 내용을 사람이 검토하고 승인한 후에 최종 결과가 사용자에게 전달되는 패턴입니다. 챗봇 예시에서는 AI가 생성한 농담을 사람이 승인하는 방식으로 구현됩니다.
• PocketFlow: 100줄 내외의 코드로 구성된 경량 워크플로우 프레임워크입니다. 복잡한 AI 작업을 "Nodes"라는 단위로 분해하고, "Flow"가 이 노드들의 실행 순서와 흐름을 관리합니다.
  • Node: prep, exec, post 메서드를 통해 데이터 준비, 핵심 작업 수행, 결과 공유 단계를 정의합니다.
  • Shared Store: 노드 간 데이터 공유를 위한 Python 딕셔너리입니다.
  • Flow: 노드 간의 실행 경로(successors)를 정의하여 워크플로우를 관리합니다. 신호 기반의 조건부 분기가 가능합니다.
• 단계별 개발 계획:
  • Part 1: CLI 기반의 기본 HITL 챗봇 구축 (PocketFlow 활용)
  • Part 2: Streamlit 또는 Flask를 사용한 웹 UI 구현
  • Part 3: WebSockets (FastAPI)을 활용한 실시간 채팅
  • Part 4: Background processing 및 Server-Sent Events (SSE) (FastAPI)을 통한 비동기 작업 및 진행 상황 표시
• 문제점 해결: 일반 Python으로 AI 워크플로우를 구축할 때 발생하는 스파게티 코드, 재사용성 부족, 변경의 어려움 등의 문제를 PocketFlow를 통해 해결합니다.

개발 임팩트

• AI 응답의 정확성 및 안전성 향상
• 개발자가 AI 워크플로우를 체계적으로 설계하고 관리할 수 있도록 지원
• Streamlit, Flask, FastAPI 등 다양한 웹 프레임워크와 통합하여 확장 가능한 AI 웹 애플리케이션 개발 가능
• 향후 더 복잡하고 동적인 AI 기반 애플리케이션 구축을 위한 견고한 기반 마련

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