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Dev.toAI/ML
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LangGraph 기반 Cyclic State Machine을 통한 의료 환각 제어 및 DDI 분석 설계
Stop Guessing Your Meds: Building a Multi-Step Drug Interaction Agent with LangGraph and DrugBank
AI 요약
Context
기존 Linear RAG 구조의 한계로 인한 복잡한 분기 로직 처리 불가 및 의료 데이터 특유의 Hallucination 위험 존재. 단순 프롬프팅으로는 약물 간 상호작용(DDI)의 다단계 추론과 정밀한 검증을 수행하는 데 한계가 있음.
Technical Solution
- LangGraph를 활용한 State Machine 구축으로 정보 부족 시 이전 단계로 회귀하는 Cyclic Graph 구조 설계
- Pydantic 기반의 Strict Schema 정의를 통한 LLM 출력의 Type Safety 확보 및 프론트엔드 파싱 신뢰도 향상
- DrugBank API와 Tavily Search API를 결합하여 검증된 DB 데이터와 최신 FDA 경고문을 동시 참조하는 Hybrid Retrieval 전략 채택
- AgentState 내 메시지, 약물 리스트, 알레르기 정보를 관리하여 분석 노드 간 컨텍스트 일관성 유지
- '분석 -> 충돌 감지 -> 리스크 평가 -> 알레르기 교차 검증'으로 이어지는 단계적 추론 파이프라인 구현
실천 포인트
- LLM의 비결정적 응답 제어를 위해 Pydantic으로 출력 스키마를 강제하고 있는지 확인 - 단순 Chain 구조에서 복잡한 조건부 분기 및 루프가 필요한 경우 LangGraph와 같은 상태 관리 프레임워크 검토 - 도메인 특화 데이터(DrugBank)와 최신 외부 정보(Tavily)의 우선순위를 정한 Fallback 메커니즘 설계