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[LangChain v1.0] Guardrails

에이전트를 위한 안전성 검사 및 콘텐츠 필터링 구현Guardrails는 에이전트 실행의 주요 지점에서 콘텐츠를 검증하고 필터링함으로써 안전하고 규정을 준수하는 AI 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 줍니다. 민감한 정보를 감지하고, 콘텐츠 정책을 시행하며, 출력을 검증하고, 문제가 발생하기 전에 안전하지 않은 동작을 방지할 수 있습니다.일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:PII 유출 방지프롬프트 인젝션 공격 감지 및 차단부적절하거나 유해한 콘텐츠 차단비즈니스 규칙 및 규정 준수 요구사항 시행출력 품질 및 정확성 검증전략적 지점에서 실행을 가로채기 위해 middleware를 사용하여 가드레일을 구현할 수 있습니다 - 에이전트가 시작하기 전, 완료된 후 또는 모델 및 도구 호출 주변에서 말이죠.가드레일은 ..

2025. 11. 8. 21:14

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[LangChain v1.0] Structured output

구조화된 출력(Structured output)을 사용하면 에이전트가 특정하고 예측 가능한 형식으로 데이터를 반환할 수 있습니다. 자연어 응답을 파싱하는 대신, 애플리케이션에서 직접 사용할 수 있는 JSON 객체, Pydantic 모델 또는 dataclass 형식의 구조화된 데이터를 얻을 수 있습니다.LangChain의 create_agent는 구조화된 출력을 자동으로 처리합니다. 사용자가 원하는 구조화된 출력 스키마를 설정하면, 모델이 구조화된 데이터를 생성할 때 이를 캡처하고 검증하여 에이전트 상태의 'structured_response' 키에 반환합니다.def create_agent( ... response_format: Union[ ToolStrategy[Structured..

2025. 11. 8. 21:14

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[LangChain v1.0] Middleware

각 단계에서 에이전트 실행을 제어하고 커스터마이징Middleware는 에이전트 내부에서 발생하는 일을 더욱 세밀하게 제어할 수 있는 방법을 제공합니다.핵심 에이전트 루프는 모델을 호출하고, 모델이 실행할 도구를 선택하게 한 다음, 더 이상 도구를 호출하지 않을 때 종료하는 과정을 포함합니다:Middleware는 이러한 각 단계 전후에 훅(hook)을 노출합니다:Middleware가 할 수 있는 일은?Monitor (모니터링)로깅, 분석 및 디버깅을 통해 에이전트 동작을 추적합니다Modify (수정)프롬프트, 도구 선택 및 출력 형식을 변환합니다Control (제어)재시도, 폴백 및 조기 종료 로직을 추가합니다Enforce (강제 적용)속도 제한, 가드레일 및 PII 탐지를 적용합니다Middleware는 ..

2025. 11. 8. 21:13

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[LangChain v1.0] Streaming

LangChain은 실시간 업데이트를 표시하기 위한 스트리밍 시스템을 구현합니다. 스트리밍은 LLM 애플리케이션에 필수적입니다. 완전한 응답이 준비되기 전에도 출력을 점진적으로 표시함으로써 스트리밍은 사용자 경험(UX)을 크게 향상시킵니다.개요LangChain의 스트리밍 시스템은 에이전트 실행(run)에서 발생하는 실시간 피드백을 애플리케이션에 라이브로 표시할 수 있게 해줍니다. LangChain 스트리밍으로 할 수 있는 것:에이전트 진행상황 스트리밍 - 각 에이전트 단계 후 상태 업데이트 수신LLM 토큰 스트리밍 - 생성되는 언어 모델 토큰에 접근사용자 정의 업데이트 스트리밍 - 진행률 표시기와 같은 사용자 정의 신호 발생다중 모드 스트리밍 - updates, messages 또는 custom 모드 중..

2025. 11. 8. 21:12

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[LangChain v1.0] Short-term memory

Overview메모리는 이전 상호작용에 대한 정보를 기억하는 시스템입니다. AI 에이전트의 경우, 메모리는 이전 상호작용을 기억하고, 피드백으로부터 학습하며, 사용자 선호도에 적응할 수 있게 해주기 때문에 매우 중요합니다. 에이전트가 수많은 사용자 상호작용이 있는 더 복잡한 작업을 처리함에 따라, 이 기능은 효율성과 사용자 만족도 모두에 필수적이 됩니다.Short-term memory는 애플리케이션이 단일 스레드 또는 대화 내에서 이전 상호작용을 기억할 수 있게 해줍니다.스레드는 세션 내 여러 상호작용을 구성하며, 이메일이 단일 대화로 메시지를 그룹화하는 방식과 유사합니다.대화 기록은 short-term memory의 가장 일반적인 형태입니다. 긴 대화는 오늘날의 LLM에 도전 과제를 제시합니다. 전체 ..

2025. 11. 8. 21:12

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[LangChain v1.0] Tools

많은 AI 애플리케이션은 자연어를 통해 사용자와 상호작용합니다. 그러나 일부 사용 사례에서는 모델이 구조화된 입력을 사용하여 API, 데이터베이스 또는 파일 시스템과 같은 외부 시스템과 직접 인터페이스해야 합니다.Tools는 agents가 작업을 수행하기 위해 호출하는 컴포넌트입니다. Tools는 잘 정의된 입력과 출력을 통해 모델이 세상과 상호작용할 수 있도록 하여 모델의 기능을 확장합니다. Tools는 호출 가능한 함수와 그 입력 스키마를 캡슐화합니다. 이들은 호환되는 chat models에 전달될 수 있으며, 모델이 도구를 호출할지 여부와 어떤 인수를 사용할지 결정할 수 있게 합니다. 이러한 시나리오에서 tool calling은 모델이 지정된 입력 스키마에 맞는 요청을 생성할 수 있도록 합니다. 서..

2025. 11. 8. 21:07

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[LangChain 번역] Messages

출처: https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/messagesMessages는 LangChain에서 모델의 컨텍스트를 위한 기본 단위입니다. 이들은 모델의 입력과 출력을 나타내며, LLM과 상호 작용할 때 대화 상태를 나타내는 데 필요한 콘텐츠와 메타데이터를 모두 전달합니다.Messages는 다음을 포함하는 객체입니다:Role - 메시지 유형을 식별합니다 (예: system, user)Content - 메시지의 실제 콘텐츠를 나타냅니다 (텍스트, 이미지, 오디오, 문서 등)Metadata - 응답 정보, 메시지 ID, 토큰 사용량과 같은 선택적 필드LangChain은 모든 모델 프로바이더에서 작동하는 표준 메시지 타입을 제공하여, 호출되는 모델에 관계없이 일..

2025. 11. 8. 21:07

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[LangChain v1.0] Models

출처: https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/modelsLLM(Large Language Models)은 인간처럼 텍스트를 해석하고 생성할 수 있는 강력한 AI 도구입니다. 콘텐츠 작성, 언어 번역, 요약, 질문 답변 등 각 작업에 대한 특별한 학습 없이도 다양한 작업을 수행할 수 있을 만큼 다재다능합니다.텍스트 생성 외에도 많은 모델이 다음을 지원합니다:Tool calling - 외부 도구(데이터베이스 쿼리 또는 API 호출 등)를 호출하고 응답에 결과를 사용합니다.Structured output - 모델의 응답이 정의된 형식을 따르도록 제한됩니다.Multimodality - 이미지, 오디오, 비디오와 같이 텍스트가 아닌 데이터를 처리하고 반환합니다.Re..

2025. 11. 8. 21:07

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[LangChain v1.0] Agents

출처https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/agents에이전트는 언어 모델과 도구(tools)를 결합하여 작업에 대해 추론하고, 사용할 도구를 결정하며, 반복적으로 솔루션을 향해 작업할 수 있는 시스템을 만듭니다. create_agent는 프로덕션 준비가 완료된 에이전트 구현을 제공합니다.에이전트는 중지 조건이 충족될 때까지 실행됩니다 - 즉, 모델이 최종 출력을 내보내거나 반복 제한에 도달할 때까지입니다.create_agent는 LangGraph의 그래프 기반 아키텍처를 사용하여 에이전트 런타임을 구축합니다. 그래프는 노드(단계)와 에지(연결)로 구성되어 에이전트가 정보를 처리하는 방법을 정의합니다. 에이전트는 이 그래프를 이동하며, 모델 노드(모델을 호출..

2025. 11. 8. 21:06

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[LangChain v1.0] Philosophy

출처: https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/philosophy핵심 미션"LangChain은 LLM을 사용하여 구축을 시작하기에 가장 쉬운 곳이면서도 유연하고 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 존재합니다."핵심 신념이 프레임워크는 다섯 가지 기본 원칙을 기반으로 운영됩니다:Large Language Models는 강력한 새로운 기술을 나타냅니다LLM을 외부 데이터 소스와 결합하면 효과가 증대됩니다미래의 애플리케이션은 점점 더 agentic한 성격을 띠게 될 것입니다agentic 시스템으로의 전환은 아직 초기 단계에 있습니다신뢰할 수 있는 프로덕션 agent를 구축하는 것은 여전히 기술적으로 어려운 과제입니다두 가지 주요 초점1. 최고의 ..

2025. 11. 8. 21:04

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[LangChain v1.0] Quickstart

LangChain 패키지 설치LangChain 패키지를 설치하려면:pip 사용:pip install -U langchainuv 사용:uv add langchain프로바이더별 통합LangChain은 수백 개의 LLM과 수천 개의 다른 통합을 독립적인 프로바이더 패키지를 통해 제공합니다. 예를 들어:pip를 통한 OpenAI 및 Anthropic:# OpenAI 통합 설치pip install -U langchain-openai# Anthropic 통합 설치pip install -U langchain-anthropicuv를 통한 OpenAI 및 Anthropic:uv add langchain-openaiuv add langchain-anthropic사용 가능한 통합의 전체 목록은 Integrations 탭을 ..

2025. 11. 8. 21:04

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[LangChain v1.0] LangChain 설치

LangChain 패키지 설치LangChain 패키지를 설치하려면:pip 사용:pip install -U langchainuv 사용:uv add langchain프로바이더별 통합LangChain은 수백 개의 LLM과 수천 개의 다른 통합을 독립적인 프로바이더 패키지를 통해 제공합니다. 예를 들어:pip를 통한 OpenAI 및 Anthropic:# OpenAI 통합 설치pip install -U langchain-openai# Anthropic 통합 설치pip install -U langchain-anthropicuv를 통한 OpenAI 및 Anthropic:uv add langchain-openaiuv add langchain-anthropic사용 가능한 통합의 전체 목록은 Integrations 탭을 ..

2025. 11. 8. 21:02

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[LangChain v1.0] LangChain v1 마이그레이션 가이드

출처: https://docs.langchain.com/oss/python/migrate/langchain-v1이 가이드는 LangChain v1과 이전 버전 간의 주요 변경사항을 설명합니다.간소화된 패키지langchain 패키지 네임스페이스는 v1에서 에이전트를 위한 필수 구성 요소에 집중하기 위해 대폭 축소되었습니다. 간소화된 패키지는 핵심 기능을 더 쉽게 발견하고 사용할 수 있도록 합니다.네임스페이스모듈사용 가능한 항목참고사항langchain.agentscreate_agent, AgentState핵심 에이전트 생성 기능langchain.messages메시지 타입, 콘텐츠 블록, trim_messageslangchain-core에서 exportlangchain.tools@tool, BaseTool, ..

2025. 11. 8. 21:01

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[LangChain v1.0] LangChain v1

개요LangChain v1은 "에이전트 구축을 위한 집중적이고 프로덕션 준비된 기반"을 제공하며, 세 가지 핵심 개선 사항을 포함합니다:create_agent - 에이전트 구축을 위한 새로운 표준표준 콘텐츠 블록 - 제공자 간 통합된 LLM 기능 접근간소화된 네임스페이스 - 필수 구성 요소에 집중한 간소화된 langchain 패키지설치pip install -U langchain# 또는uv add langchain주요 기능create_agent 함수langgraph.prebuilt.create_react_agent를 대체하는 주요 에이전트 생성 메서드입니다. 기본 사용법:from langchain.agents import create_agentagent = create_agent( model="cla..

2025. 11. 8. 21:01

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[LangChain v1.0] LangChain 개요

LangChain v1.0이 출시되었습니다!변경 사항의 전체 목록과 코드 업그레이드 방법은 릴리스 노트와 마이그레이션 가이드를 참조하세요.문제가 발생하거나 피드백이 있으면 issue를 열어주세요. v0.x 문서를 보려면 아카이브된 콘텐츠로 이동하세요.LangChain은 LLM 기반 에이전트와 애플리케이션을 구축하는 가장 쉬운 방법입니다. 10줄 미만의 코드로 OpenAI, Anthropic, Google 및 그 외의 모델에 연결할 수 있습니다. LangChain은 빠르게 시작하고 LLM을 에이전트와 애플리케이션에 원활하게 통합하는 데 도움이 되는 사전 구축된 에이전트 아키텍처와 모델 통합을 제공합니다.빠르게 에이전트와 자율 애플리케이션을 구축하려면 LangChain을 사용하는 것을 권장합니다. 결정론적 ..

2025. 11. 8. 21:01

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[Tailwind CSS 번역] Forced Color Adjust

forced color 모드에서 요소가 색상 조정에 응답하는 방식을 제어하기 위한 유틸리티입니다.출처: https://tailwindcss.com/docs/forced-color-adjust기본 사용법Forced color 비활성화하기forced-color-adjust-none 유틸리티를 사용하여 특정 요소에 대한 forced color 제약을 비활성화할 수 있습니다.이는 제한된 색상 팔레트가 사용성을 저해하는 경우에 유용합니다. 예를 들어, 흰색, 회색, 검은색 옵션을 표시하는 색상 선택기 인터페이스의 경우입니다. 색상 선택 흰색 회색 검은색 Forced color 복원하기forced-color..

2025. 11. 4. 18:26

front-end

[Tailwind CSS 번역] Stroke

SVG 요소의 stroke(윤곽선) 스타일링을 위한 유틸리티입니다.출처: https://tailwindcss.com/docs/stroke기본 사용법색상 설정하기stroke-indigo-500과 같은 유틸리티를 사용하여 SVG의 stroke 색상을 변경할 수 있습니다. 이는 Heroicons과 같은 아이콘 세트를 스타일링할 때 매우 유용합니다.현재 색상 사용하기stroke-current 유틸리티를 사용하여 stroke 색상을 현재 텍스트 색상으로 설정할 수 있습니다. 이를 통해 hover 시 색상이 변경되는 아이콘 버튼과 같은 요소를 쉽게 만들 수 있습니다. 조건부 적용Hover, focus 및 기타 상태Tailwind를 사용하면 유틸리티 클래스를 조건부로 다른 상태에서 적용할 수 있습니다...

2025. 11. 4. 18:26

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[Tailwind CSS 번역] Stroke Width

SVG 요소의 stroke width(윤곽선 두께)를 제어하기 위한 유틸리티입니다.출처: https://tailwindcss.com/docs/stroke-width기본 사용법Stroke width 설정하기stroke-1 및 stroke-2와 같은 유틸리티를 사용하여 SVG의 stroke width를 제어할 수 있습니다. 이는 Heroicons과 같은 아이콘 세트를 스타일링할 때 매우 유용합니다.조건부 적용Hover, focus 및 기타 상태Tailwind를 사용하면 유틸리티 클래스를 조건부로 다른 상태에서 적용할 수 있습니다.예를 들어, hover:stroke-2를 사용하여 hover 시에만 stroke-2 유틸리티를 적용할 수 있습니다. 전체 목록은 Hover, Focus, 및 기타 상태 문서를..

2025. 11. 4. 18:26

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[Tailwind CSS 번역] Fill

SVG 요소의 fill 스타일링을 위한 유틸리티입니다.출처: https://tailwindcss.com/docs/fill기본 사용법색상 설정하기fill-indigo-500 및 fill-lime-600과 같은 유틸리티를 사용하여 SVG의 fill 색상을 변경할 수 있습니다. 이는 Heroicons과 같은 아이콘 세트를 스타일링할 때 매우 유용합니다.조건부 적용Hover, focus 및 기타 상태Tailwind를 사용하면 유틸리티 클래스를 조건부로 다른 상태에서 적용할 수 있습니다.예를 들어, hover:fill-cyan-700을 사용하여 hover 시에만 fill-cyan-700 유틸리티를 적용할 수 있습니다. 전체 목록은 Hover, Focus, 및 기타 상태 문서를 참조하세요.중단점 및 미디어 ..

2025. 11. 4. 18:25

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[Tailwind CSS 번역] Will Change

개요will-change 유틸리티는 애니메이션이 시작되기 전에 브라우저가 필요한 변경 사항을 준비하도록 지시하여 향후 애니메이션을 최적화합니다.사용 가능한 클래스클래스CSS 속성will-change-autowill-change: auto;will-change-scrollwill-change: scroll-position;will-change-contentswill-change: contents;will-change-transformwill-change: transform;will-change-will-change: var();will-change-[]will-change: ;주요 사용 지침성능 최적화: 요소가 변경되기 직전에 이러한 유틸리티를 적용한 다음 will-change-auto를 사용하여 완료된 ..

2025. 11. 4. 18:25