LangGraph와 Qdrant를 활용한 개인화 AI 뉴스 큐레이션 에이전트 구축 사례

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핵심 요약

Software Mansion이 LangGraph와 Qdrant를 사용하여 대규모 AI 뉴스를 수집하고, 임베딩 유사도와 LLM 판단을 결합해 개인화된 뉴스레터를 생성하는 에이전트 시스템을 구축했다.

배경

매일 쏟아지는 방대한 AI 기술 뉴스와 논문 중에서 사용자에게 정말 필요한 정보만 선별하기 위해, Software Mansion 팀이 직접 구축하여 운영 중인 내부 AI 에이전트의 아키텍처와 기술 스택을 공유했다.

의미 / 영향

이 프로젝트는 에이전트 기술이 단순한 질의응답을 넘어 개인화된 정보 큐레이션이라는 실무적 난제를 해결하는 데 효과적임을 입증했다. 특히 임베딩 기반 검색과 LLM의 추론 능력을 결합한 하이브리드 아키텍처가 향후 AI 서비스 설계의 표준적인 패턴이 될 것임을 시사한다.

커뮤니티 반응

대체로 긍정적이며, 특히 비용 효율적인 2단계 필터링 구조와 구체적인 기술 스택(LangGraph, Qdrant 등) 공유에 대해 높은 관심을 보였다.

주요 논점

01찬성다수

임베딩 검색 후 LLM으로 검증하는 방식이 실무에서 비용과 성능의 균형을 잡는 가장 현실적인 대안이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

AI 뉴스 과잉 시대에 개인화된 필터링 시스템의 필요성이 매우 높다.
LangGraph는 에이전트의 복잡한 상태와 흐름을 관리하는 데 유용한 도구이다.

실용적 조언

LLM API 비용이 부담된다면 모든 입력값에 LLM을 적용하지 말고, 벡터 검색으로 상위 K개의 결과만 추출하여 모델에 전달하라.
정기적인 데이터 수집 작업에는 Redis와 Taskiq 같은 비동기 작업 큐를 활용하여 시스템 안정성을 확보하라.

언급된 도구

LangGraph추천

에이전트 워크플로 오케스트레이션

Qdrant추천

벡터 데이터베이스 및 유사도 검색

FastAPI추천

백엔드 API 서버 구축

섹션별 상세

정보 노이즈를 제거하기 위해 개인화된 2단계 검증 파이프라인을 구축했다. HuggingFace, arXiv, Reddit 등 다양한 플랫폼에서 데이터를 스크래핑하여 텍스트와 임베딩 형태로 저장한 뒤, 1차로 임베딩 유사도 검색을 수행하고 2차로 LLM이 최종 적합성을 판단하는 구조이다. 이러한 방식은 모든 데이터에 LLM을 실행하는 비용 문제를 해결하면서도 추천의 정확도를 확보하는 핵심 전략으로 작용했다.

시스템의 워크플로 관리를 위해 LangGraph를 도입하여 에이전트의 동작을 오케스트레이션했다. 수집된 데이터는 Qdrant 벡터 데이터베이스에 저장되며, FastAPI 백엔드와 Next.js 프론트엔드를 통해 사용자에게 전달된다. Redis와 Taskiq를 조합하여 정기적인 스크래핑 및 뉴스레터 발송 스케줄링을 자동화함으로써 운영 효율성을 높였다.

추천 알고리즘의 고도화를 위해 하이브리드 접근 방식을 채택했다. 현재는 임베딩 유사도와 LLM 판단에 의존하고 있으나, 향후 웹 검색 연동 및 협업 필터링과 같은 고전적 추천 기법을 추가할 계획이다. 이는 에이전트 기반 AI와 전통적인 추천 시스템의 경계에서 최적의 성능을 내기 위한 시도로 평가된다.

실무 Takeaway

대규모 데이터 필터링 시 임베딩 유사도로 후보군을 좁힌 뒤 LLM으로 최종 검증하는 2단계 접근법이 추론 비용 최적화의 핵심이다.
LangGraph와 Qdrant를 조합하여 복잡한 에이전트 워크플로와 고성능 벡터 검색을 안정적으로 구현할 수 있다.
단순한 기술 요약을 넘어 사용자 피드백 루프를 구축함으로써 추천 엔진의 정확도를 지속적으로 개선하는 구조가 중요하다.