RAG Agent Examples

LangChain과 LangGraph를 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 에이전트 예제 모음입니다. 기본 RAG 구현부터 복잡한 에이전트 워크플로우까지 단계별 예제를 제공합니다.

프로젝트 구조

rag_agent_ex/
├── examples/
│   ├── 01.rag_example.py          # 기본 RAG 파이프라인
│   ├── 02.graph_api.py            # LangGraph API 기초
│   ├── 03.custom_rag_agent.py     # 고급 RAG 에이전트
│   └── nke-10k-2023.pdf           # 예제 PDF 문서
├── env.sample                      # 환경 변수 템플릿
└── pyproject.toml                  # 의존성 정의

설치 방법

필수 요구사항

• Python 3.12 이상
• OpenAI API 키

의존성 설치

# uv 사용
uv sync

# 또는 pip 사용
pip install langchain[openai] langchain-chroma langchain-community langchain-openai langgraph pypdf python-dotenv langchain-text-splitters bs4

사용 방법

cd examples

# 기본 RAG 파이프라인
uv run 01.rag_example.py

# LangGraph API 기초
uv run 02.graph_api.py

# 고급 RAG 에이전트
uv run 03.custom_rag_agent.py

예제 설명

01.rag_example.py

Nike 연차보고서를 활용한 기본 RAG 파이프라인

• PDF 로딩 → 텍스트 분할 → 임베딩 생성 → 벡터 저장 → 검색 → 답변 생성

02.graph_api.py

산술 연산 에이전트로 배우는 LangGraph 기초

• 도구 정의, 상태 관리, 노드/엣지 구성, 조건부 분기

03.custom_rag_agent.py

블로그 검색 에이전트 (고급)

• 웹 크롤링, 문서 품질 평가, 질문 재작성, 조건부 워크플로우