SAP CAP과 Python AI 에이전트를 활용한 지능형 챗봇 구축 가이드
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SAP CAP(Cloud Application Programming Model)을 기반으로 애플리케이션을 개발하거나, Python 기반의 AI 에이전트를 활용하여 기존 시스템에 대화형 인터페이스를 통합하려는 백엔드 개발자, 풀스택 개발자, 또는 소프트웨어 아키텍트에게 유용합니다. 특히 SAP 환경에서 AI 통합에 대한 실질적인 구현 방법을 배우고 싶은 개발자에게 추천합니다.
🔖 주요 키워드
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핵심 기술: SAP Cloud Application Programming Model(CAP) 백엔드와 Python 기반의 AI 에이전트를 LangChain 및 FastAPI를 통해 통합하여 SAP 데이터를 활용하는 지능형 챗봇을 구축하는 방법을 소개합니다.
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기술적 세부사항:
- SAP CAP 백엔드는 Materials, Suppliers, PurchaseOrders와 같은 엔티티를 제공하고, 기본 인증을 통해 보안을 유지합니다.
- Python 에이전트는 FastAPI를 사용하여
/ask엔드포인트를 노출하고, LangChain을 통해 사용자 질문을 처리합니다. - LangChain의
@tool데코레이터를 사용하여 SAP CAP API를 호출하는 특정 함수(예:get_material)를 정의합니다. - Frontend는 SAPUI5 컴포넌트를 사용하여 간단한 챗봇 UI를 구현합니다.
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사용자의 질문은
/ask엔드포인트로 전송되며, AI 에이전트가 처리하여 자연어 응답을 생성합니다. -
개발 임팩트:
- SAP 시스템에 대한 복잡한 데이터 접근을 자연어 대화를 통해 간소화할 수 있습니다.
- 내부 사용자를 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
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향후 다양한 AI 기능을 SAP 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있는 기반을 마련합니다.
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커뮤니티 반응:
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GitHub 프로젝트
Betheval - MaterialFlow로 공개되어 있으며, SAP와 AI 통합의 실질적인 구현 예시를 제공합니다. -
톤앤매너: 개발자를 대상으로 하는 기술적인 구현 가이드이며, 실용적인 접근 방식과 코드 예제를 포함합니다.
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