LangGraph로 멀티 에이전트 오케스트레이션 설계하기
StateGraph·MemorySaver, 조건 분기와 Score Function 기반 의사결정 등 에이전트 워크플로 구현 경험을 정리합니다.
직접 기획·개발하고 배포·운영까지 완성한 프로젝트들입니다.
아이디어를 실제 서비스로 끝까지 완성하는 AI·풀스택 엔지니어입니다.
LangGraph · LangChain · RAG
에이전트 오케스트레이션과 검색증강생성(RAG)으로 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 설계합니다. (pgvector · bge-m3 · PyTorch)
Python · FastAPI · PostgreSQL
비동기 API, pgvector 임베딩, SQLAlchemy·Alembic 마이그레이션 기반의 안정적인 데이터 파이프라인을 구축합니다.
AWS · Docker · GitHub Actions
EC2(GPU)·Nginx·systemd 위에 CI/CD를 구성해 기획한 서비스를 실제 운영 환경까지 직접 배포합니다.
LLM·RAG를 활용해 ESG, 재생에너지, 마케팅 등 다양한 도메인의 문제를 해결하고, FastAPI 백엔드부터 AWS 배포·운영까지 직접 책임지며 끝까지 동작하는 서비스를 만듭니다.
개발하며 배우고 정리한 기록들을 Velog에 남깁니다.
StateGraph·MemorySaver, 조건 분기와 Score Function 기반 의사결정 등 에이전트 워크플로 구현 경험을 정리합니다.
bge-m3 임베딩과 pgvector 하이브리드 검색, 검증 단계 추가 등 신뢰할 수 있는 RAG를 만드는 과정을 기록합니다.
비동기 DB 연결, 타임아웃·캐싱(Redis) 최적화, Alembic 마이그레이션에서 마주친 문제와 해결 과정을 다룹니다.
GitHub Actions·systemd·Nginx·Certbot으로 AI 서비스를 실제 운영 환경에 배포하고 운영한 경험을 공유합니다.