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Dev.toAI/ML
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LangGraph 기반 State Machine 설계를 통한 개인 맞춤형 논문 분석 Agent 구현
Build Your Own "Longevity Scientist": A Paper-to-Action Agent using LangGraph & Mistral-7B
AI 요약
Context
선형적인 Traditional RAG 파이프라인의 한계로 인한 의료 데이터의 복잡한 맥락 처리 불가 문제 발생. 단순 정보 추출을 넘어 논문의 유효성 판단과 사용자 프로필 교차 검증이 가능한 루프 구조의 추론 엔진 필요성 대두.
Technical Solution
- LangGraph 도입을 통한 Agent State Machine 설계로 유연한 루프 로직 및 상태 관리 구현
- Arxiv API와 ChromaDB를 연동한 RAG 파이프라인 구축으로 최신 연구 데이터의 효율적 Retrieval 수행
- Mistral-7B LLM을 활용한 로컬 인퍼런스 환경 구축으로 데이터 프라이버시 확보 및 전문 프로토콜 추출
- Relevance Filter 노드를 배치하여 불필요한 논문을 사전 차단하는 데이터 정제 프로세스 적용
- 사용자 건강 프로필과 추출된 프로토콜을 대조하는 Personalization 단계 설계를 통한 안전성 검증 로직 구현
- StateGraph 구조를 통한 'Fetch -> Filter -> Extract -> Personalize'로 이어지는 결정론적 워크플로우 제어
실천 포인트
- 단순 Chain 구조 대신 LangGraph와 같은 상태 기반 오케스트레이션 도구 검토 - 도메인 특화 데이터 처리 시 LLM의 할루시네이션 방지를 위한 교차 검증(Cross-Reference) 노드 추가 - 민감 정보 처리 시 vLLM 또는 Ollama를 활용한 Local LLM 인퍼런스 아키텍처 고려 - RAG 파이프라인 전단에 Relevance Filter를 배치하여 토큰 비용 절감 및 정확도 향상 도모