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웹에서 주제를 조사하고 결과를 사용자가 정의한 JSON 스키마에 채워 넣는 LLM 에이전트용 LangGraph Studio 템플릿입니다.

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20시간 전

어떤 프로젝트인가요?

이 템플릿은 데이터 보강에 바로 사용할 수 있는 LangGraph 에이전트를 제공합니다. 조사 주제와 JSON 스키마를 입력하면 에이전트가 웹을 검색하고 관련 페이지를 읽은 뒤, 세부 정보를 추출해 요청한 구조에 맞게 정리합니다. 데이터베이스 테이블이나 스프레드시트를 채우는 데 결과를 사용하면서도, 원본 정보는 범위가 정해지지 않은 웹 조사로 수집해야 할 때 유용합니다.

에이전트 그래프는 src/enrichment_agent/graph.py에 정의되어 있으며 LangGraph Studio에서 실행됩니다. 이곳에서 주제와 extraction_schema를 입력하고, 설정을 통해 모델과 프롬프트를 조정하거나 이전 상태에서 다시 실행할 수 있습니다. 웹 검색에는 Tavily를 사용하며, 기본 모델은 Anthropic Claude 3.5 Sonnet입니다. provider/model-name 설정으로 OpenAI 채팅 모델을 선택할 수도 있습니다.

코드는 확장하기 쉽도록 구성되어 있습니다. 새 도구는 tools.py에 일반 Python 함수로 추가하고, 그래프에 단계를 더할 수 있습니다. 저장소에는 LangGraph API를 통해 그래프를 호출하는 방법을 보여주는 노트북도 포함되어 있습니다.

핵심 기능

  • 01조사 주제와 JSON 스키마를 받아 스키마에 맞는 구조화된 결과를 생성합니다.
  • 02Tavily로 웹을 검색하고 읽은 페이지에서 세부 정보를 추출합니다.
  • 03핫 리로드를 지원하는 LangGraph Studio에서 실행하고 이전 상태부터 다시 시작할 수 있습니다.
  • 04설정에서 채팅 모델을 선택하고 프롬프트를 사용자 지정할 수 있습니다.
  • 05일반 Python 함수로 사용자 지정 도구를 추가하고 그래프 단계를 확장할 수 있습니다.

활용 사례

  • 영업 또는 시장 조사 데이터베이스에 사용할 회사나 공급업체 목록과 속성을 구축합니다.
  • 공개 웹 자료에서 수집한 사실로 스프레드시트의 행을 채웁니다.
  • 고정된 JSON 형식으로 데이터를 반환하는 조사 에이전트를 프로토타이핑합니다.

빠른 시작

  1. 1

    예제 파일을 바탕으로 .env 파일을 만드세요

    cp .env.example .env
  2. 2

    Tavily API 키와 모델 제공업체 키(Anthropic 또는 OpenAI)를 .env 파일에 추가하세요

  3. 3

    LangGraph Studio에서 폴더를 열고 topic과 extraction_schema를 입력하세요

사용 전 알아둘 점

  • 유료이거나 계정이 필요한 Tavily API 키와 모델 제공업체 API 키(Anthropic 또는 OpenAI)가 필요합니다.
  • 설정에 LangGraph Studio가 필요하며, 별도로 설치해야 합니다.

토픽

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자주 묻는 질문

data-enrichment은(는) 무엇인가요?
웹에서 주제를 조사하고 결과를 사용자가 정의한 JSON 스키마에 채워 넣는 LLM 에이전트용 LangGraph Studio 템플릿입니다. 이 템플릿은 데이터 보강에 바로 사용할 수 있는 LangGraph 에이전트를 제공합니다. 조사 주제와 JSON 스키마를 입력하면 에이전트가 웹을 검색하고 관련 페이지를 읽은 뒤, 세부 정보를 추출해 요청한 구조에 맞게 정리합니다. 데이터베이스 테이블이나 스프레드시트를 채우는 데 결과를 사용하면서도, 원본 정보는 범위가 정해지지 않은 웹 조사로 수집해야 할 때 유용합니다.
data-enrichment은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
data-enrichment은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
data-enrichment은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. data-enrichment의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
data-enrichment은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
영업 또는 시장 조사 데이터베이스에 사용할 회사나 공급업체 목록과 속성을 구축합니다. 공개 웹 자료에서 수집한 사실로 스프레드시트의 행을 채웁니다. 고정된 JSON 형식으로 데이터를 반환하는 조사 에이전트를 프로토타이핑합니다.
data-enrichment는 어떻게 설치하나요?
예제 파일을 바탕으로 .env 파일을 만드세요: cp .env.example .env Tavily API 키와 모델 제공업체 키(Anthropic 또는 OpenAI)를 .env 파일에 추가하세요 LangGraph Studio에서 폴더를 열고 topic과 extraction_schema를 입력하세요
data-enrichment은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/langchain-ai/data-enrichment

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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