Docker, FastAPI, LangChain을 활용한 AI 에이전트 컨테이너화 파이프라인 구축 가이드

핵심 기술: 본 콘텐츠는 LangChain 에이전트를 FastAPI로 감싸 RESTful API 인터페이스를 제공하고, 이를 Docker 컨테이너로 패키징하여 빠르고 효율적인 AI 애플리케이션 배포를 가능하게 하는 방법을 안내합니다.

기술적 세부사항:
* LangChain 에이전트 생성: langchain.agents 모듈을 사용하여 LLM(예: OpenAI)과 외부 도구(예: SerpAPI)를 결합한 에이전트를 구현합니다.
* FastAPI 연동: agent_app/main.py 파일에서 FastAPI 애플리케이션을 정의하고, agent.py에서 생성된 LangChain 에이전트를 로드하여 /ask 엔드포인트로 질문을 받아 응답을 반환하는 구조를 갖춥니다.
* 요구사항 정의: requirements.txt 파일에 fastapi, uvicorn, langchain, openai, python-dotenv 등의 필수 라이브러리를 명시합니다.
* Dockerfile 구성: Python 3.10 Slim 이미지를 기반으로 작업 디렉토리 설정, 요구사항 설치, 애플리케이션 코드 복사, .env 파일 설정을 포함하는 Dockerfile을 작성합니다.
* 환경 변수 관리: .env 파일을 사용하여 API 키와 같은 민감한 정보를 관리하며, 프로덕션 환경에서는 Docker secrets 또는 CI/CD 환경 변수를 사용할 것을 권장합니다.
* 빌드 및 실행: docker build 명령어로 이미지를 빌드하고, docker run 명령어로 컨테이너를 실행하며, 포트 매핑 및 환경 변수 설정을 수행합니다.
* 테스트: curl 명령어를 사용하여 배포된 API 엔드포인트에 POST 요청을 보내 에이전트의 응답을 확인합니다.

개발 임팩트: 이 가이드라인을 따르면 복잡한 AI 로직을 가진 애플리케이션을 단일 컨테이너로 패키징하여, 환경 설정의 복잡성을 줄이고 어디서든 동일한 환경에서 실행 가능하게 함으로써 개발 및 배포 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, RESTful API를 통해 다른 시스템과의 통합이 용이해집니다.

커뮤니티 반응: (해당 내용 없음)