Implement Phase 4~14: LangGraph Agent, RAG pipeline, Gradio Web UI, voice interface
- Upgrade LLM to Qwen3-14B-4bit with Thinking mode (MlxChatModel as LangChain BaseChatModel) - Add LangGraph ReAct agent with tool calling loop (search_documents, web_search, get_current_date, remember/recall_user_info) - Add RAG pipeline: BAAI/bge-m3 embeddings + Qdrant vector store + semantic chunking (SemanticSplitter via cosine similarity) - Replace fixed-size RecursiveCharacterTextSplitter with meaning-based SemanticSplitter (numpy only, no extra deps) - Add Gradio Web UI (app.py): chat, document ingestion, document management tabs - Add multi-user support (user_id isolation in DB + per-user agent cache + dropdown selector) - Add conversation history restore from MySQL on agent init (Phase 11) - Add UserProfileRepository for persistent user profile (remember/recall tools) - Add thread-local DB connections to fix pymysql thread-safety with LangGraph ToolNode - Add Phase 14 voice interface: Whisper STT (microphone → text) + macOS TTS (say -v Yuna) - Enforce search_documents-first policy in system prompt and tool descriptions - Update ROADMAP2.md: Phase 14 완료, Phase 13 청킹 부분 완료 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,271 @@
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template: plan
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version: 1.4
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feature: rag-tool-chain
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date: 2026-04-27
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author: sal
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project: youlbot
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status: Draft
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# rag-tool-chain Planning Document
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> **Summary**: mlx-lm을 LangChain `BaseChatModel`로 래핑하고, LangGraph 에이전트로 RAG + Tool Calling을 통합한다. 커스텀 구현은 최소화하고 LangChain/LangGraph 생태계를 최대한 활용한다.
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>
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> **Project**: youlbot
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> **Author**: sal
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> **Date**: 2026-04-27
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> **Status**: Draft
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## Executive Summary
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| Perspective | Content |
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| **Problem** | 현재 율봇은 모델 파라미터 지식에만 의존하며, Tool Calling·RAG를 직접 구현하면 유지보수 부담이 큼 |
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| **Solution** | mlx-lm을 `BaseChatModel`로 1회 래핑 후 LangGraph 에이전트와 LangChain RAG 생태계를 그대로 활용 |
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| **Function/UX Effect** | 육아·금융 전문 문서 기반 답변, Tool 호출로 동적 정보 처리 가능 |
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| **Core Value** | 커스텀 코드 최소화 — LangGraph가 Tool Calling 루프·상태 관리를 담당, LangChain이 RAG 파이프라인을 담당 |
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## Context Anchor
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| Key | Value |
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|-----|-------|
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| **WHY** | Tool Calling 루프·히스토리 관리·RAG 오케스트레이션을 직접 구현하면 버그 표면적이 넓고 유지보수 비용이 높음 |
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| **WHO** | 개발자 (sal) — 단독 개발 |
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| **RISK** | mlx-lm `BaseChatModel` 래퍼가 LangGraph와 완전 호환되는지 검증 필요 |
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| **SUCCESS** | `create_react_agent(llm, tools)` 수준의 단순한 에이전트 구성으로 RAG·Tool Calling 동작 |
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| **SCOPE** | Phase 1: mlx-lm BaseChatModel 래퍼 / Phase 2: RAG 파이프라인 / Phase 3: LangGraph 에이전트 통합 |
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## 1. Overview
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### 1.1 Architecture 결정 (Option B)
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mlx-lm
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└─ MlxChatModel(BaseChatModel) ← 1회 구현 (~80줄)
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└─ LangGraph ReAct Agent ← Tool Calling 루프 내장
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├─ RAG Tool ← LangChain-Qdrant 검색
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└─ 기타 Tools
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```
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**LangGraph가 처리하는 것 (커스텀 불필요):**
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- Tool Calling 루프 (tool_call → 실행 → 재요청)
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- 대화 상태 및 히스토리 관리
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- 조건부 라우팅 (일반 답변 vs Tool 호출)
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- 최대 반복 횟수 제한
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**LangChain이 처리하는 것 (커스텀 불필요):**
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- 문서 로딩 (PDF, TXT, MD)
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- 텍스트 청킹
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- 임베딩 생성
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- Qdrant 벡터 스토어 연동
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**직접 구현하는 것 (최소):**
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- `MlxChatModel(BaseChatModel)` — mlx-lm 래퍼 (~80줄)
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- Tool 구현체 (비즈니스 로직 함수들)
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- IoC Container 배선
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### 1.2 Background
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- 율봇의 도메인: 육아, 금융 — 신뢰성 있는 출처 기반 답변이 중요
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- Qwen2.5-7B-Instruct는 Tool Calling 네이티브 지원
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||||
- LangGraph는 LangChain 공식 에이전트 오케스트레이션 프레임워크 (2024년 이후 표준)
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## 2. Scope
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### 2.1 In Scope
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**Phase 1 — MlxChatModel 래퍼**
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- [ ] `services/model/mlx_chat_model.py` — `BaseChatModel` 서브클래스
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- `_generate()` — 단일 응답 (tool_call 포함 AIMessage 반환)
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- `_stream()` — 스트리밍 청크
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- `bind_tools()` — LangChain 표준 Tool 바인딩
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**Phase 2 — RAG 파이프라인**
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- [ ] `services/rag/ingestion_service.py` — 문서 로드 → 청크 → 임베딩 → Qdrant 저장
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- [ ] `services/rag/retriever_service.py` — Qdrant 검색 → LangChain Tool 래핑
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- [ ] `config.py` 확장 — Qdrant, 임베딩 모델, RAG 설정
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**Phase 3 — LangGraph 에이전트 통합**
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- [ ] `services/agent/agent_service.py` — LangGraph `create_react_agent` 조립
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- [ ] `services/agent/tools.py` — Tool 구현체 (@tool 데코레이터)
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||||
- [ ] `container.py` 업데이트 — 신규 서비스 IoC 등록
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||||
- [ ] 기존 `ChatService` 보존, `AgentService`로 선택적 전환
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### 2.2 기존 코드 처리
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| 기존 코드 | 처리 방향 |
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|-----------|-----------|
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| `AbstractModelService` + `MlxModelService` | 보존 (LangGraph 없는 단순 모드용) |
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| `ChatService` | 보존 |
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| `HistoryService` | LangGraph State로 대체 (Phase 3) |
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| `CompactService` | LangGraph Memory 전략으로 추후 대체 |
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| `EventBus` / `StreamTokenHandler` | LangGraph Streaming callback으로 대체 (Phase 3) |
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### 2.3 Out of Scope
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- 웹 API 레이어 (FastAPI 등)
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- 문서 관리 UI
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- 외부 API 기반 Tool (날씨, 금융 API 등) — 추후 Phase
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- LangGraph 퍼시스턴스 (체크포인터, 장기 메모리) — 추후 Phase
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## 3. Requirements
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### 3.1 Functional Requirements
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| ID | Requirement | Priority |
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|----|-------------|----------|
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| FR-01 | `MlxChatModel`이 LangChain `BaseChatModel` 인터페이스를 완전히 구현 | High |
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| FR-02 | `bind_tools()`로 Tool을 바인딩하면 모델이 tool_call을 생성 | High |
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||||
| FR-03 | 문서(PDF, TXT, MD)를 Qdrant에 수집·저장하는 수집 파이프라인 | High |
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||||
| FR-04 | LangGraph ReAct 에이전트가 RAG Tool을 자동 호출하여 컨텍스트 확보 | High |
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||||
| FR-05 | Tool Calling 루프는 LangGraph가 관리 (직접 구현 금지) | High |
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||||
| FR-06 | 스트리밍 출력은 LangGraph의 `stream()` 인터페이스 활용 | Medium |
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### 3.2 Non-Functional Requirements
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| Category | Criteria |
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|----------|----------|
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| 커스텀 코드 최소화 | LangGraph/LangChain이 제공하는 기능은 직접 구현하지 않음 |
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| 교체 용이성 | `MlxChatModel`을 `ChatOllama` 등으로 교체 시 `AgentService` 코드 변경 없음 |
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| 성능 | 임베딩 모델 Singleton으로 1회만 로딩 |
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||||
| 안정성 | Tool 실행 실패 시 LangGraph가 에러를 메시지로 처리, 대화 중단 없음 |
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## 4. Architecture
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### 4.1 디렉터리 구조
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```
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services/
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model/
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base.py # AbstractModelService (기존 유지)
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mlx_model.py # MlxModelService (기존 유지)
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||||
mlx_chat_model.py # MlxChatModel : BaseChatModel (신규, Phase 1)
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rag/
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__init__.py
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||||
ingestion_service.py # 문서 로드/청크/임베딩/Qdrant 저장 (Phase 2)
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||||
retriever_service.py # Qdrant 검색 → LangChain Retriever (Phase 2)
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||||
agent/
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||||
__init__.py
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||||
agent_service.py # LangGraph create_react_agent 조립 (Phase 3)
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||||
tools.py # @tool 데코레이터 Tool 구현체 (Phase 3)
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||||
chat/ # 기존 전부 유지
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||||
db/ # 기존 전부 유지
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||||
events/ # 기존 전부 유지
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||||
ui/ # 기존 전부 유지
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||||
```
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### 4.2 MlxChatModel 인터페이스 (Phase 1 핵심)
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```python
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class MlxChatModel(BaseChatModel):
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model_id: str
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||||
max_tokens: int = 1024
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||||
def _generate(self, messages, stop=None, **kwargs) -> ChatResult:
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||||
prompt = self._tokenizer.apply_chat_template(messages, ...)
|
||||
text = generate(self._model, self._tokenizer, prompt, ...)
|
||||
return ChatResult(generations=[ChatGeneration(message=AIMessage(content=text))])
|
||||
|
||||
def _stream(self, messages, stop=None, **kwargs) -> Iterator[ChatGenerationChunk]:
|
||||
prompt = self._tokenizer.apply_chat_template(messages, ...)
|
||||
for chunk in stream_generate(...):
|
||||
yield ChatGenerationChunk(message=AIMessageChunk(content=chunk.text))
|
||||
```
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||||
### 4.3 LangGraph 에이전트 흐름 (Phase 3)
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||||
```python
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||||
# AgentService의 핵심 — 대부분 라이브러리가 처리
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||||
llm = MlxChatModel(model_id=config.model_id)
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||||
tools = [rag_search_tool, get_current_date_tool, ...]
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||||
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||||
agent = create_react_agent(llm, tools)
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||||
|
||||
# 실행 — Tool Calling 루프, 히스토리, 에러 처리 모두 LangGraph 담당
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||||
result = agent.invoke({"messages": [HumanMessage(content=user_input)]})
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||||
```
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||||
### 4.4 RAG Tool 구조 (Phase 2 + Phase 3)
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||||
```python
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@tool
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||||
def search_documents(query: str) -> str:
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||||
"""육아·금융 관련 문서에서 관련 내용을 검색합니다."""
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||||
docs = retriever.invoke(query)
|
||||
return format_docs(docs)
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||||
```
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||||
### 4.5 의존성
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```
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||||
# 신규 추가
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langchain-core
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||||
langchain-community # 문서 로더, HuggingFace 임베딩
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||||
langchain-text-splitters
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||||
langchain-qdrant # Qdrant 벡터 스토어
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||||
langgraph # 에이전트 오케스트레이션
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||||
sentence-transformers # 로컬 임베딩 (BAAI/bge-m3)
|
||||
qdrant-client
|
||||
```
|
||||
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||||
### 4.6 Config 확장
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||||
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||||
```python
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# Qdrant
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||||
qdrant_host: str = "localhost"
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||||
qdrant_port: int = 6333
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||||
qdrant_collection: str = "youlbot_docs"
|
||||
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||||
# Embedding
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||||
embedding_model_id: str = "BAAI/bge-m3"
|
||||
|
||||
# RAG
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||||
rag_top_k: int = 3
|
||||
rag_score_threshold: float = 0.5
|
||||
```
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## 5. Success Criteria
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- [ ] `MlxChatModel`이 `llm.invoke([HumanMessage(...)])` 호출로 정상 응답
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- [ ] `llm.bind_tools(tools).invoke(messages)` 호출 시 tool_call 포함 응답 생성
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- [ ] PDF/TXT 문서를 수집해 Qdrant에 저장, 쿼리로 관련 청크 검색 가능
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- [ ] LangGraph 에이전트가 RAG Tool을 자동 호출하고 결과를 반영하여 최종 답변 생성
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||||
- [ ] `MlxChatModel`을 `ChatOllama`로 교체해도 `AgentService` 코드 변경 없음
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## 6. Risks
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| Risk | Impact | Likelihood | Mitigation |
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|------|--------|------------|------------|
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| `MlxChatModel`의 tool_call 파싱이 LangGraph와 불일치 | High | Medium | Phase 1에서 단위 검증 후 Phase 3 진행 |
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| Qwen2.5-7B의 ReAct 프롬프트 준수 불안정 | Medium | Medium | LangGraph 프롬프트 커스터마이징, few-shot 추가 |
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| 로컬 임베딩 모델(BGE-M3) 최초 로딩 시간 (~30초) | Medium | High | Singleton 1회 로딩, 진행 안내 메시지 |
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| Qdrant 미실행 시 에이전트 전체 불가 | High | Medium | RAG Tool 비활성화 config 플래그 |
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| LangChain/LangGraph 버전 충돌 | Low | Low | 버전 고정, 의존성 테스트 |
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## 7. Architecture Decisions
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| Decision | Selected | Rationale |
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|----------|----------|-----------|
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| LLM 통합 방식 | mlx-lm → `BaseChatModel` 래퍼 (Option B) | mlx Apple Silicon 최적화 유지 + LangChain 생태계 전체 활용 |
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| 에이전트 프레임워크 | LangGraph `create_react_agent` | Tool Calling 루프·상태 관리 직접 구현 불필요, LangChain 공식 표준 |
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| Tool 정의 방식 | `@tool` 데코레이터 | LangGraph 표준, JSON 스키마 자동 생성 |
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| 임베딩 모델 | BAAI/bge-m3 (로컬) | 한국어 포함 다국어 지원, 서버 불필요 |
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| Qdrant 운영 | 로컬 Docker | 개발 단계 외부 의존 최소화 |
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| 기존 코드 처리 | 보존 (병행 운영) | ChatService(단순 모드) / AgentService(RAG+Tool 모드) 선택적 사용 |
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