[LangGraph] Graph 기본 개념

 

langchain 버전: 0.3.23

langgraph 버전: 0.3.31

내용 출처 : LangGrapn Docs

 

1. Graph 개념

LangGraph는 Graph를 구성해 Agent를 만들 수 있다.

 

Graph의 핵심 구성은 다음과 같다.

• Graph(그래프) : 노드(Node, 또는 정점 Vertex) 와 간선(Edge) 으로 이루어진 자료구조
• Node(노드) : 그래프 내의 개체. 작업 단위(Task). 주로 Tool과 chatbot이 오게 됨
• Edge(간선) : 두 노드를 연결하는 선
• State(상태) : 노드 간에 전달되는 데이터 묶음, 입력과 결과를 저장하는 공간

 

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2. 그래프 만들기

2.1. State(상태) 정의

State는 클래스(Class) 형태로 정의한다.

필요에 따라 속성을 추가할 수 있다.

from langchain_core.messages import AnyMessage
from typing_extensions import TypedDict


class State(TypedDict):
    messages: list[AnyMessage]
    extra_field: int

 

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2.2. 노드(Node) 정의

노드는 함수 형식으로 정의한다.

state(상태)를 입력으로 받는다.

from langchain_core.messages import AIMessage


def node(state: State):
    """
    노드(Node) 정의
    """
    messages = state["messages"]
    new_message = AIMessage("Hello!")

    return {"messages": messages + [new_message], "extra_field": 10}

 

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2.3. 그래프(Graph) 정의

• add_node() : 노드를 그래프에 추가함
• set_entry_point() : 그래프의 시작점을 지정함
• compile() : 그래프를 최종 컴파일함

from langgraph.graph import StateGraph

# 그래프 정의
graph_builder = StateGraph(State)

# 노드 추가
graph_builder.add_node(node)

# 그래프의 시적지점 지정
graph_builder.set_entry_point("node")

# 최종 컴파일
graph = graph_builder.compile()

 

그래프 시각화

from IPython.display import Image, display

display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

 

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3. 그래프 실행

그래프는 Langchain과 마찬가지로

invoke(), stream() 메서드를 이용해 실행할 수 있다.

from langchain_core.messages import HumanMessage

result = graph.invoke({"messages": [HumanMessage("Hi")]})
result

 

실행 결과

{'messages': [HumanMessage(content='Hi', additional_kwargs={}, response_metadata={}),
  AIMessage(content='Hello!', additional_kwargs={}, response_metadata={})],
 'extra_field': 10}

 

깔끔하게 출력

for message in result["messages"]:
    message.pretty_print()

 

실행 결과

================================ Human Message =================================

Hi
================================== Ai Message ==================================

Hello!

 

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Colab 링크

Graph 기본 사용법.ipynb