Qwen 3와 LangGraph를 활용한 로컬 딥 리서치 어시스턴트 구축 가이드

핵심 기술

본 콘텐츠는 로컬 환경에서 Qwen 3 LLM과 LangGraph 라이브러리를 활용하여 복잡한 딥 리서치 에이전트를 구축하는 방법을 상세히 안내합니다. LLM 에이전트 설계 및 파이썬 기반의 워크플로우 자동화에 대한 실질적인 가이드를 제공합니다.

기술적 세부사항

• 로컬 LLM 활용: Qwen 3 모델 (예: qwen3:8b-q4_k_m)을 Ollama를 통해 로컬에서 실행하고 LangChain과의 통합 방법을 설명합니다.
• LangGraph 활용: 에이전트의 상태 관리, 노드 및 엣지를 이용한 워크플로우 정의, IterDRAG 접근 방식 기반의 질의 분해 및 문서 검색, 요약, 반영 과정을 구축합니다.
• 프로젝트 구조 및 설정: 가상 환경 설정, .env, pyproject.toml, requirements.txt 등의 프로젝트 설정 파일 구성 및 Dependencies 설치 방법을 상세히 다룹니다.
• 에이전트 상태 정의: SummaryState, SummaryStateInput, SummaryStateOutput와 같은 Dataclass 및 TypedDict를 사용하여 에이전트의 상태를 관리합니다.
• 프롬프트 엔지니어링: 질의 생성, 요약, 반영을 위한 구체적인 프롬프트 예시를 제공하며, JSON 형식의 출력 활용을 강조합니다.
• 코드 구현: langchain_ollama, langgraph, langsmith 등 주요 라이브러리 사용법과 함께 graph.py, prompts.py, state.py 등의 핵심 모듈 코드 예시를 제공합니다.

개발 임팩트

이 가이드를 통해 개발자는 LLM을 활용한 복잡한 자동화 시스템 구축 역량을 강화할 수 있습니다. 또한, 로컬 환경에서 효율적인 리서치 보조 도구를 직접 개발함으로써 생산성을 향상시킬 수 있으며, LangGraph와 같은 고급 에이전트 프레임워크에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

커뮤니티 반응

콘텐츠 내에 커뮤니티 반응에 대한 직접적인 언급은 없습니다.