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LangGraph 공부 일지 #2 — State 확장 + 동적 시스템 프롬프트 + 챗봇 (그리고 'AI 가 기억한다' 의 정체)
메시지만 들고 다니던 State 를 사용자 이름·도구 호출 횟수·세션 시작 시간까지 확장하고, 그 State 로 시스템 프롬프트를 동적으로 구성. 마지막에 챗봇을 만들다가 '기억' 의 정체를 알아챈 게 오늘의 진짜 깨달음.
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LangGraph 공부 일지 #1 — 첫 그래프 + State 가 헷갈렸던 이유
공부 후보로 적어뒀던 LangGraph 시작. StateGraph 로 노드·엣지·조건 분기·루프 짜는 건 생각보다 직관적이었는데, 'State' 라는 용어가 와닿지 않아 헤맸다. 결국 게임 캐릭터의 인벤토리·HP 로 비유해서 정착.
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Chroma + 내 블로그로 RAG Q&A 시스템 만들기 — 부품에서 시스템으로
어제 RAG 의 부품 (임베딩 / 코사인 유사도 / 청크) 을 만져봤다면, 오늘은 그걸 통합한 시스템. Chroma 벡터 DB 도입, 블로그 270 청크를 인덱싱, OpenAI + Claude 로 Q&A. 가장 인상 깊었던 건 '블로그에 없는 정보' 를 받았을 때 모르겠다고 답한 순간.
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RAG 직접 구현 — 임베딩 · 코사인 유사도 · 청크 검색 (한국어 vs 영어 비교까지)
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 의 안쪽을 직접 코드로 깎으면서 임베딩이 무엇인지부터 의심스러운 결과를 디버깅하는 데까지. OpenAI text-embedding-3-small 로 1536차원 벡터를 뽑고, 코사인 유사도로 비교하고, 한국어 vs 영어 성능을 비교하고, 청크 분할까지. 의외로 한국어 임베딩 유사도가 낮은 게 관찰됨.