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Dev.toAI/ML
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LangGraph 기반 Generator-Evaluator 패턴을 통한 AI 콘텐츠 파이프라인 구현
Simple DEV Blog Post Writer with LangGraph Multi Agents with Memory, AWS Bedrock Nova: Generator & Evaluator Pattern
AI 요약
Context
단일 LLM 생성 방식의 환각 현상 및 일관성 부족 문제를 해결하기 위한 구조적 접근 필요. 단순 생성 프로세스에서 벗어나 비판적 검토 단계가 결합된 반복적 개선 루프 설계가 요구됨.
Technical Solution
- LangGraph를 활용한 Generator 및 Evaluator Multi-Agent 워크플로우 설계
- AWS Bedrock Nova-Pro 모델 채택을 통한 다양한 리전에서의 추론 안정성 확보
- DuckDuckGo API 기반의 키워드 추출 및 기술 문서 수집 로직을 통한 Grounding 강화
- Markdown 파일 기반의 외부 Memory 시스템을 구축하여 세션 간 컨텍스트 유지 및 추적 가능성 확보
- 생성-평가-피드백-수정으로 이어지는 Feedback Loop를 통한 출력물 품질 임계치 달성 전략 적용
- 역할 분리를 통한 책임 기반 아키텍처(Separation of Concerns)로 시스템 신뢰도 향상
실천 포인트
1. LLM 출력 품질 제어가 필요한 경우 Generator-Evaluator 패턴 도입 검토
2. LangGraph의 State 관리 기능을 활용하여 에이전트 간 데이터 전달 구조 설계
3. 외부 Knowledge Source를 통한 RAG 기반의 Grounding 단계 추가로 환각 제어
4. 단순 DB 저장 외에 Markdown 등 가독성 높은 파일 기반 Memory 로그 구현 고려