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[영상] 백엔드 개발자를 위한 MLOps 개념
RAG + Agent 파이프라인 통합
[영상] 백엔드 개발자를 위한 MLOps 개념
통합 프로젝트 > RAG + Agent 파이프라인 통합
학습 목표
MLOps의 핵심 구성요소(실험 추적, 모델 레지스트리, CI/CD 파이프라인, 모니터링)를 설명할 수 있다 LangChain과 LangGraph를 통합해 RAG + Agent 파이프라인을 구성하는 코드 패턴을 이해할 수 있다 모델 드리프트(Data Drift, Concept Drift)의 개념을 설명하고 제조 AI에서 발생하는 시나리오를 예시로 들 수 있다 FastAPI로 LangGraph 에이전트를 REST API로 노출하는 기본 구조를 작성할 수 있다
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핵심 포인트
- • MLOps = DevOps + 데이터 버전 관리 + 모델 버전 관리 + 자동 재학습 — 백엔드 개발자는 CI/CD 파이프라인 부분이 가장 친숙하다
- • LangChain은 도구(retriever, tool, prompt)를 제공하고 LangGraph는 이 도구들을 연결하는 실행 흐름(그래프)을 담당한다 — 두 레이어를 구분해서 이해해야 한다
- • Data Drift: 입력 센서 데이터 분포가 변하는 것(설비 노후화로 진동 기준선 변화), Concept Drift: 입출력 관계가 변하는 것(부품 교체 후 알람 패턴 변화)
- • FastAPI의 `StreamingResponse`로 LangGraph의 스트리밍 출력을 실시간으로 클라이언트에 전달할 수 있다 — SSE 패턴과 결합하면 진단 결과를 타이핑하듯 표시 가능