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LangGraph 개발 가이드 요약LangGraph란?LangGraph는 LLM(대형 언어 모델) 기반의 복잡한 AI 워크플로우를 상태 기반 그래프 구조로 설계할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. 여러 에이전트(Agent)와 작업 단계를 노드(Node)와 엣지(Edge)로 모델링하여, 복잡한 분기, 반복, 상태 관리, 사람-AI 협업 등을 체계적으로 구현할 수 있습니다[1][2][3].LangGraph의 핵심 개념개념설명예시상태(State)대화 컨텍스트, 중간 결과 등 모든 정보를 저장하는 데이터 구조이전 대화 내용, 설정, 검색 결과 등노드(Node)실행 가능한 작업 단위(Python 함수)검색, 응답 생성, API 호출 등엣지(Edge)노드 간의 연결 및 흐름 제어조건부 실행, 순차 실행, 분기 ..

자연어-SQL 변환 쿼리의 자동 검증: 방법론적 탐구 및 분석초록본 보고서는 자연어 질의를 SQL로 변환하는(Natural Language to SQL, NL2SQL) 과정에서 생성된 쿼리의 유효성을 사람의 개입 없이 자동으로 검증하는 방법론에 대한 포괄적인 탐구 및 심층 분석을 제공한다. 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM) 기반의 NL2SQL 시스템이 발전함에 따라, 단순히 쿼리를 생성하는 것을 넘어 그 결과물의 신뢰성, 정확성, 그리고 의미적 충실도를 보장하는 것이 핵심 과제로 부상하고 있다. 본 보고서는 먼저 기존 평가 지표인 완전 일치(Exact Match, EM)와 실행 정확도(Execution Accuracy, EA)의 한계를 심도 있게 분석하며, 특히 실행 정..

지능형 에이전트 탐구 (심화) 개요 핵심 비교 에이전트 워크플로우 서비스 아키텍처 운영 가이드 개요 핵심 비교 에이전트 워크플로우 서비스 아키텍처 운영 가이드 LangGraph 기반 지능형 에이전트 서비스화 단순..