C# 특화 Railway-Oriented 설계로 LangChain의 타입 한계 극복

Building WeaveLLM: Why .NET Deserves a Better then LangChain

Harshil Shah2026년 5월 2일14분intermediate

AI 요약

Context

Python 기반 LLM 오케스트레이션 프레임워크의 단순 포팅으로 인한 .NET 타입 시스템과의 불일치 발생. 예외 기반의 에러 핸들링 구조가 비동기 체인 구성 시 가독성을 저해하고 런타임 불안정성을 초래하는 한계 노출.

Technical Solution

Exception 대신 ChainResult<T> 타입을 도입한 Railway-Oriented Programming 구현으로 에러를 값으로 처리하는 구조 설계
IAsyncEnumerable<T>를 활용한 스트리밍 인터페이스 적용으로 실시간 데이터 처리 효율성 확보
ASP.NET 스타일의 Middleware 파이프라인 구조를 채택하여 요청/응답 전후 처리 로직의 모듈화 달성
제네릭 체인 설계를 통해 런타임 타입 에러를 컴파일 타임에 검증하는 정적 타입 안정성 강화
IChatModel 인터페이스 추상화를 통한 신규 LLM 제공자 확장성 확보 및 미들웨어 재사용 구조 구축

실천 포인트

- LLM 호출과 같은 외부 I/O 작업 시 try-catch 남용 대신 Result 패턴 도입 검토 - 비동기 스트림 처리 시 `IAsyncEnumerable`을 통한 메모리 효율적 데이터 전달 설계 - 복잡한 파이프라인 구성 시 Middleware 패턴을 통한 횡단 관심사(Logging, Metrics) 분리

태그

#LLM orchestration #IAsyncEnumerable #Middleware Pattern #Railway-Oriented Programming #Type Safety

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