LangGraph를 활용한 로컬 에이전트 기반 RAG 시스템 학습용 저장소

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핵심 요약

LangGraph를 이용해 계층적 인덱싱과 자가 수정 기능을 갖춘 로컬 에이전트 기반 RAG 시스템을 구축하는 오픈소스 프로젝트이다.

배경

LangGraph를 활용하여 단순한 RAG를 넘어선 모듈형 에이전트 워크플로우를 학습하고 실험할 수 있는 로컬 환경 기반의 저장소가 공유되었다.

의미 / 영향

로컬 환경에서 LangGraph를 활용한 고도화된 RAG 패턴 구현이 가능함을 확인했다. 특히 자가 수정과 계층적 인덱싱의 결합은 실무적인 검색 품질 개선의 표준 모델이 될 수 있다.

실용적 조언

검색 정확도를 높이려면 작은 청크로 검색하고 부모 청크를 반환하는 계층적 인덱싱을 적용할 것
복잡한 쿼리는 맵-리듀스 패턴을 통해 병렬 서브 쿼리로 나누어 처리할 것
Langfuse와 같은 도구를 연동하여 에이전트의 추론 과정과 도구 사용 이력을 모니터링할 것

섹션별 상세

단순 RAG는 검색된 청크의 문맥이 부족하여 답변 품질이 저하되는 문제가 있다. 계층적 인덱싱은 작은 청크로 정밀하게 검색한 뒤 실제 추론 시에는 부모 청크를 불러와 풍부한 컨텍스트를 확보하는 구조이다. 공유된 저장소의 아키텍처 설계에서 Parent Document Retrieval 기법이 핵심 모듈로 구현되어 있다. 검색 효율성을 높이면서 정보 단절을 방지하여 고품질 답변 생성을 가능하게 한다.

사용자 질문이 모호하거나 초기 검색 결과가 부실할 경우 답변의 신뢰도가 떨어진다. LangGraph 기반 오케스트레이션은 쿼리를 재작성하거나 사용자에게 추가 정보를 요청하고 결과가 부족하면 자동으로 재검색을 수행한다. 자가 수정 및 쿼리 명확화 로직이 그래프 워크플로우 내에 포함되어 있다. 시스템이 독립적으로 판단하고 행동하는 에이전트적 특성을 강화하여 답변의 정확도를 높인다.

복잡하고 방대한 질문은 단일 검색만으로 모든 정보를 취합하기 어렵다. 멀티 에이전트 맵-리듀스 패턴은 복잡한 질문을 병렬 서브 쿼리로 분해하여 각 에이전트가 처리한 뒤 결과를 다시 합치는 방식이다. 저장소 내에 병렬 서브 쿼리 처리를 위한 Multi-Agent Map-Reduce 모듈이 구성되어 있다. 대규모 문서 질의의 정확도를 높이고 병렬 처리를 통해 응답 시간을 최적화한다.

긴 검색 루프가 반복되면 메모리 부하가 증가하고 모델의 집중력이 분산된다. 컨텍스트 압축 기술은 검색 결과에서 불필요한 정보를 제거하여 핵심 내용만 메모리에 유지하는 기술이다. 워킹 메모리를 가볍게 유지하기 위한 Context Compression 기능이 시스템 설계에 반영되어 있다. 효율적인 자원 관리와 함께 모델이 중요한 정보에만 집중하게 하여 추론 성능을 개선한다.

실무 Takeaway

LangGraph를 사용하면 단순 선형 구조가 아닌 순환 및 자가 수정이 가능한 복잡한 에이전트 기반 RAG 워크플로우를 구현할 수 있다.
계층적 인덱싱 전략을 통해 검색 시의 정밀도와 생성 시의 문맥 풍부함을 동시에 확보했다.
멀티 에이전트 맵-리듀스 구조를 활용하면 복잡한 사용자 질문을 여러 개의 하위 작업으로 나누어 병렬로 처리함으로써 효율성을 극대화할 수 있다.

언급된 도구

LangGraph추천

에이전트 오케스트레이션 및 워크플로우 제어

Langfuse추천

LLM 호출 및 그래프 실행 모니터링