커스텀 스토어 사용하기

에이전트 배포에서 내장 Postgres 스토어를 커스텀 BaseStore 구현으로 교체해요.

LangSmith에 에이전트를 배포할 때 서버는 pgvector를 통한 선택적 벡터 검색이 있는 내장 Postgres 기반 장기 메모리 스토어를 제공해요. 이를 다른 스토리지 백엔드, 커스텀 인덱싱 또는 특수 검색 기능을 사용하기 위해 자체 BaseStore 구현으로 교체할 수 있어요.

BaseStore 인스턴스를 생성(yield)하는 비동기 컨텍스트 매니저에 대한 경로를 제공하면 서버가 스토어의 수명 주기를 자동으로 관리해요.

커스텀 스토어는 알파 단계예요. 이 기능은 마이너 버전 업데이트에서 호환되지 않는 변경이 발생할 수 있어요.

출처: 문서

본문

스토어 정의하기

기존 LangSmith 애플리케이션에서 시작해, 커스텀 스토어를 생성하는 비동기 컨텍스트 매니저를 정의하는 파일을 만드세요. 새 프로젝트를 시작한다면 CLI를 사용해 템플릿에서 앱을 만들 수 있어요.

langgraph new --template=new-langgraph-project-python my_new_project

비동기 컨텍스트 매니저 패턴을 통해 서버는 애플리케이션 수명 주기의 적절한 지점에서 스토어 연결을 열고 닫을 수 있어요. 다음 예시는 의미 검색(semantic search)이 있는 AsyncSqliteStore를 사용해요:

SQLite는 프로덕션 배포에 권장되지 않아요.

# ./src/agent/store.py
import contextlib

from langchain.embeddings import init_embeddings
from langgraph.store.base import IndexConfig
from langgraph.store.sqlite import AsyncSqliteStore

embeddings = init_embeddings("openai:text-embedding-3-small")


@contextlib.asynccontextmanager
async def generate_store():
    """Yield a BaseStore, open for the duration of the server."""
    async with AsyncSqliteStore.from_conn_string(
        "./custom_store.sql",
        index=IndexConfig(
            dims=1536,
            embed=embeddings,
            fields=["$"],
        ),
    ) as store:
        await store.setup()
        yield store

커스텀 스토어가 구성되면 내장 Postgres 스토어를 완전히 대체해요. 의미 검색과 TTL 스위핑 같은 기능은 구현에 따라 달라져요.

`langgraph.json` 구성하기

langgraph.json 구성 파일에 store 키를 추가하세요. path는 앞서 정의한 비동기 컨텍스트 매니저를 가리켜요.

{
  "dependencies": ["."],
  "graphs": {
    "agent": "./src/agent/graph.py:graph"
  },
  "env": ".env",
  "store": {
    "path": "./src/agent/store.py:generate_store"
  }
}

서버 시작

서버를 로컬에서 테스트하세요:

langgraph dev --no-browser

서버 로그에 커스텀 스토어가 활성화되었는지 확인할 수 있어요:

Using custom store. Skipping store TTL sweeper.

배포

이 앱을 그대로 LangSmith나 셀프 호스팅 플랫폼에 배포할 수 있어요.

다음 단계

내장 체크포인트 저장소를 교체하려면 커스텀 체크포인터 사용.
LangGraph의 영속성 및 메모리에 대해 알아보기.

커스텀 스토어 사용하기