[영상] 백엔드 개발자를 위한 MLOps 개념
RAG + Agent 파이프라인 통합
[영상] 백엔드 개발자를 위한 MLOps 개념
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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
영상 핵심 정리 — 백엔드 개발자를 위한 MLOps 개념
이 영상은 백엔드 개발자 관점에서 MLOps의 핵심 개념과 LangChain + LangGraph를 FastAPI로 노출하는 통합 패턴을 설명한다. CI/CD에 익숙한 개발자라면 MLOps의 자동화 철학이 낯설지 않다.
1. MLOps 핵심 구성요소
┌────────────────── MLOps 파이프라인 ──────────────────┐
│ 코드 변경 → [CI] 테스트·빌드 │
│ → [CD] 모델 학습 트리거 │
│ → MLflow 실험 추적 (metrics, params)│
│ → 모델 레지스트리 등록 │
│ → [배포] FastAPI 서버 업데이트 │
│ 프로덕션 → Evidently로 데이터 드리프트 모니터링 │
│ → 드리프트 감지 시 재학습 트리거 │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
2. LangChain + LangGraph + FastAPI 통합 패턴
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse
from langgraph.graph import StateGraph
import json
app = FastAPI()
agent_app = build_mfg_agent()
@app.post('/diagnose')
async def diagnose(request: DiagnoseRequest):
async def stream_response():
async for event in agent_app.astream_events(
{'alarm_code': request.alarm_code,
'machine_id': request.machine_id},
version='v2'
):
if event['event'] == 'on_chat_model_stream':
chunk = event['data']['chunk'].content
yield f'data: {json.dumps({"text": chunk})}\n\n'
yield 'data: [DONE]\n\n'
return StreamingResponse(stream_response(), media_type='text/event-stream')
3. 제조 AI 드리프트 시나리오
| 드리프트 유형 | 제조 예시 | 감지 방법 |
|---|---|---|
| Data Drift | 신형 CNC 도입으로 진동 기준값 변화 | PSI 통계 검정 |
| Concept Drift | 부품 단종 후 유사 부품으로 대체, 알람 패턴 변화 | 모델 정확도 모니터링 |
| Label Drift | 정비팀 판단 기준 변경(임계값 완화) | 레이블 분포 추적 |
함정 주의: LangGraph 에이전트를 FastAPI에 연결할 때 동기(sync) 그래프를 async 엔드포인트에서 직접 호출하면 이벤트 루프가 블로킹된다. asyncio.to_thread()로 래핑하거나 처음부터 async 노드로 그래프를 구성해야 한다.
다음 task와의 연결
다음 reading 'LangChain + LangGraph 통합 패턴'에서는 오늘 개요로 다룬 통합 코드를 더 깊이 파고든다. 멀티턴 대화 상태 유지, 체크포인터(Checkpointer)로 대화 이력 PostgreSQL에 저장하는 패턴이 핵심이다.
제조 현장 센서 데이터에서 Data Drift와 Concept Drift의 차이를 AI에게 구체적인 제조 예시로 설명받아, LangChain과 LangGraph의 레이어 구분과 함께 MLOps 개념을 명확히 이해하세요.
스마트팩토리 예지보전 시스템에서 Data Drift(설비 노후화로 진동 기준선 변화)와 Concept Drift(부품 교체 후 알람 패턴 변화)가 실제로 어떻게 나타나는지 구체적인 센서 데이터 시나리오로 설명해줘. 또한 LangChain(도구 제공 레이어)과 LangGraph(실행 흐름 레이어)가 MLOps 파이프라인 어느 부분에 위치하는지도 알려줘.
- • 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
