LangGraph로 LLM 워크플로우를 시각화하세요!

LangGraph는 노드와 엣지를 활용하여 LLM 워크플로우를 구성한다. 구체적으로, 노드는 개별 작업을 나타내며, 엣지는 노드 간의 실행 순서를 정의한다. 따라서 상태(State)를 통해 모든 노드에서 공유되는 데이터를 관리하며, 조건 분기 및 병렬 실행을 지원한다.

패턴 A는 답변 생성 후 개선을 통해 품질을 높인다. 반면, LLM 호출 횟수 증가로 비용이 증가하는 단점이 있다. 패턴 B는 요약과 번역을 분리하여 역할 분담을 명확히 한다. 따라서 설계 복잡성 증가라는 트레이드오프가 발생한다. 패턴 C는 답변 검증을 통해 정확성을 높이지만, 외부 API 연동이 필요하다.

LangGraph 설계 시 응답 품질과 비용/속도 간의 균형을 고려해야 한다. 구체적으로, 노드가 많아질수록 LLM 호출 비용과 지연 시간이 증가한다. 따라서 상태 구조화를 통해 데이터 관리를 효율적으로 하고, 재현성을 위해 시드 고정을 권장한다.