BrandPeng/Langchain1.0-Langgraph1.0-Learning

프로젝트 개요

이것은 실전형 학습 저장소로, LangChain 1.0과 LangGraph 1.0의 핵심 개념과 실전 기술을 체계적으로 익히는 것을 목표로 합니다. 저장소는 LangChain 1.0(2025년 10월 정식 출시)을 기반으로 구축되었으며, 새로운 create_agent API와 미들웨어 아키텍처 사용을 강조하고, 멀티모달, 구조화된 출력, 지속성 등의 기능도 다룹니다.

학습 경로 (4단계 22+3 모듈)

• 1단계: 기초 지식 (1-2주) — LLM 호출, 프롬프트 템플릿, 메시지 유형, 사용자 정의 도구, 에이전트 생성 및 에이전트 루프를 다룹니다.
• 2단계: 실전 기술 (3-4주) — 메모리, 컨텍스트 관리, 체크포인트, 미들웨어, 구조화된 출력, 검증 및 재시도, RAG 기초와 심화, 도구 및 에이전트 심화.
• 3단계: 고급 주제 (5-6주) — LangGraph 상태 그래프, 멀티 에이전트, 조건부 라우팅, 이미지 입력, 파일 처리, 하이브리드 모달, LangSmith 통합, 오류 처리.
• 4단계: 종합 프로젝트 (7-8주) — RAG 시스템, 멀티 에이전트 고객 서비스 시스템, 연구 어시스턴트.

프로젝트 구조

저장소는 phase1_fundamentals, phase2_practical, phase3_advanced, phase4_projects 네 개의 디렉토리로 구성되며, 각 디렉토리에는 해당 모듈의 독립 폴더(예: 01_hello_langchain)가 있고, 추가로 docs, .env.example, requirements.txt, README.md가 있습니다.

핵심 기술 포인트 (README에서 발췌)

• 모델 호출: init_chat_model을 사용하며, 텍스트, 딕셔너리, 메시지 객체 등 여러 입력 형식을 지원합니다.
• 사용자 정의 도구: @tool 데코레이터로 생성하며, docstring의 중요성을 강조합니다.
• 에이전트 생성: langchain.agents.create_agent를 권장합니다 (langgraph.prebuilt.create_react_agent는 더 이상 사용되지 않음).
• LangGraph 상태 그래프: create_agent가 충분하지 않을 때 수동으로 StateGraph를 정의할 수 있습니다.

환경 요구 사항 및 설치

• Python ≥3.10 (3.9는 지원하지 않음)
• 저장소 클론 → 가상 환경 생성 → 의존성 설치 → .env 설정 (API 키 입력)
• 설치 확인: python phase1_fundamentals/01_hello_langchain/main.py 실행

필요한 API 키

Key	용도
GROQ_API_KEY	Groq (무료)
OPENAI_API_KEY	OpenAI (선택)
PINECONE_API_KEY	Pinecone 벡터 DB (무료)
LANGSMITH_API_KEY	LangSmith 모니터링 (선택)

자주 묻는 질문 및 리소스

README에는 일반적인 오류 해결 방법(예: 가져오기 경로, API 키, 컨텍스트 메모리 등)과 공식 문서 링크(LangChain, LangGraph, 마이그레이션 가이드, LangSmith) 및 라이선스(MIT)가 제공됩니다.

참고: README에는 "향후 계획"도 나열되어 있습니다 — LangChain 1.0 기반의 완전한 RAG 프론트엔드/백엔드 프로젝트(기술 스택: Agentic RAG, LangChain, ChromaDB, SQLite, FastAPI, Vue)와 LangGraph 1.0 기반의 멀티 에이전트 프론트엔드/백엔드 프로젝트(Python, LangGraph, LangChain, FastAPI, MCP, Vue, SQLite)이지만, 이들은 아직 저장소에 구현되지 않았습니다 (향후 계획일 뿐).