LangGraph 기반 Cyclic Workflow를 통한 실시간 약물 상호작용 가드 구축

Stay Safe with AI: Building a Real-time Drug-Interaction Guard with LangGraph and PubMed

Beck_Moulton2026년 5월 10일6분intermediate

AI 요약

Context

단순 챗봇 구조로는 의약품 상호작용 분석에 필요한 비선형적 추론과 데이터 교차 검증 수행 불가. PubMed의 임상 데이터와 실시간 웹 정보 사이의 간극을 메울 수 있는 동적 에이전트 아키텍처 요구.

LangGraph를 통한 Cyclic Agentic Workflow 설계로 검색 결과 모호성 발생 시 검색 경로를 동적으로 수정하는 추론 루프 구현
PubMed API를 활용한 피어 리뷰 기반의 고신뢰도 임상 논문 데이터 확보
Tavily Search를 병행 운용하여 PubMed에 미반영된 최신 FDA 리콜 정보 및 일반 가용성 경고 데이터 보완
Chrome Extension의 Content Script를 통한 DOM 기반 실시간 약물 엔티티 추출 및 Backend Agent 연동
StateGraph 기반의 상태 관리 체계를 구축하여 검색 결과와 위험 점수를 체계적으로 누적 및 분석

실천 포인트

1. 단순 체인 구조 대신 LangGraph와 같은 순환 그래프를 도입하여 LLM의 자기 수정 및 재검색 로직 검토

2. 도메인 특화 DB(PubMed)와 범용 웹 검색(Tavily)을 결합한 하이브리드 RAG 전략 수립

3. 브라우저 확장 프로그램과 LLM Backend를 연결하여 사용자 맥락(Context)을 즉시 캡처하는 UI/UX 설계 적용

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