liangdabiao/langgraph_multi-agent-rag-customer-support

해결하는 문제

이 프로젝트는 안전하고 전문적인 기업용 AI 고객 지원 시스템을 제공합니다. AI 챗봇이 정확하지 않은 답변(허구)을 제공하거나 감시 없이 위험한 작업을 수행하는 문제를 해결합니다. 다중 에이전트 아키텍처와 검색 증강 생성(RAG)을 사용함으로써 응답이 실제 데이터에 기반하고, 민감한 작업은 엄격히 제어됨을 보장합니다.

작동 방식

이 시스템은 LangGraph와 LangChain을 사용하여 상태 그래프로 구축됩니다. 사용자 질문을 전문 에이전트(예: 항공권 예약, 호텔 예약, WooCommerce, 블로그 검색 에이전트)로 라우팅하는 '주요 어시스턴트'를 사용합니다.

핵심 메커니즘:

• RAG: 지식 기반에서 관련 정보를 검색하기 위해 Qdrant 벡터 데이터베이스를 사용하여 답변을 생성합니다.
• 보안 가드레일: AI '보안 검사관'이 탈옥 시도를 확인하고, 사용자 질문이 비즈니스 도메인과 관련 있는지 확인한 후 처리합니다.
• 인간이 개입하는 루프: 항공권 취소와 같은 민감한 작업의 경우, 사용자 확인과 GoHumanLoop 프레임워크(예: Feishu 알림을 통해)를 통한 최종 관리자 승인이 필요합니다.
• 도구 접근: 에이전트는 '안전한' 도구(자동 실행)와 '민감한' 도구(승인 필요)를 혼합하여 사용합니다.

대상 사용자

• LangGraph와 다중 에이전트 오케스트레이션의 실용적인 구현을 찾는 개발자.
• 전자상거래(WooCommerce) 및 내부 데이터베이스와 통합 가능한 신뢰할 수 있는 고객 지원 AI가 필요한 기업.
• LLM 애플리케이션에 보안 가드레일과 인간 승인 워크플로우를 구현하고자 하는 AI 엔지니어.

주요 특징

• 다중 에이전트 오케스트레이션: 항공, 호텔, 자동차, 전자상거래 등 다양한 도메인 전용 에이전트.
• 이중 보안 레이어: AI 기반 탈옥 방지와 관리자 수동 감시를 결합합니다.
• WooCommerce 통합: 제품, 주문 조회 및 폼 제출 기능 제공.
• 관측성: 요청 라이프사이클 추적 및 디버깅을 위해 LangSmith와 통합.
• 상태 관리: 대화 진행 상황을 저장하기 위해 메모리 체크포인트 사용.