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Agent RAG 구현 레포트 ​

작성일: 2025-10-12 프로젝트: 농협 대출 상담 Agent (Hybrid Search + Tavily Web Search)

📋 목차 ​

  1. 구현 개요
  2. 완료된 작업
  3. 발견된 문제점
  4. 문제 해결 시도
  5. 현재 상태
  6. 해결 방법
  7. 파일 변경 사항

구현 개요 ​

프로젝트 목표 ​

Vercel AI SDK Python 샘플을 기반으로, 농협 대출 상품 검색과 웹 검색을 결합한 AI Agent 시스템 구현

기술 스택 ​

  • 백엔드: FastAPI + OpenAI Function Calling
  • 프론트엔드: Next.js + Vercel AI SDK
  • 도구: Hybrid Search (BM25 + Vector), Tavily Search API
  • 프로토콜: Data Stream Protocol (실시간 스트리밍)

완료된 작업 ​

✅ 1. 프로젝트 클론 및 구조 파악 ​

bash
git clone https://github.com/vercel-labs/ai-sdk-preview-python-streaming.git agent_app

파악한 구조:

  • FastAPI 백엔드: api/index.py
  • 도구 시스템: api/utils/tools.py
  • Next.js 프론트엔드: app/, components/
  • 기존 weather tool 제거 필요

✅ 2. 환경 설정 ​

파일: agent_app/.env.local

bash
OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
DATABASE_URL=postgresql://...
TAVILY_API_KEY=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

✅ 3. 도구 구현 ​

파일: agent_app/api/utils/tools.py

hybrid_search_tool ​

  • 기존 hybrid_search.py 활용
  • 농협 대출 상품 검색 (BM25 + Vector + RRF)
  • 파라미터: query, limit
python
def hybrid_search_tool(query: str, limit: int = 3) -> List[Dict]:
    """농협 대출 상품 하이브리드 검색 도구"""
    try:
        results = execute_hybrid_search(query, limit=limit)
        return results
    except Exception as e:
        print(f"Hybrid search error: {e}")
        return []

tavily_search_tool ​

  • Tavily API 통합
  • 최신 금융 정보 웹 검색
  • 파라미터: query, max_results
python
def tavily_search_tool(query: str, max_results: int = 3) -> List[Dict]:
    """Tavily 웹 검색 도구"""
    url = "https://api.tavily.com/search"
    payload = {
        "api_key": TAVILY_API_KEY,
        "query": query,
        "max_results": max_results,
        "search_depth": "basic"
    }
    response = requests.post(url, json=payload, timeout=10)
    return response.json().get("results", [])

✅ 4. FastAPI 백엔드 통합 ​

파일: agent_app/api/index.py

구현 내용:

  1. Weather tool 제거
  2. Hybrid Search와 Tavily Search 추가
  3. OpenAI Function Calling 설정
  4. Data Stream Protocol 구현
python
# 도구 정의
available_tools = {
    "hybrid_search_tool": hybrid_search_tool,
    "tavily_search_tool": tavily_search_tool,
}

# Function Calling 설정
tools=[
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "hybrid_search_tool",
            "description": "농협 대출 상품을 검색합니다.",
            "parameters": {...}
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "tavily_search_tool",
            "description": "웹에서 최신 금융 정보를 검색합니다.",
            "parameters": {...}
        }
    }
]

✅ 5. package.json 수정 ​

파일: agent_app/package.json

변경 전:

json
"fastapi-dev": "pip3 install -r requirements.txt && python3 -m uvicorn api.index:app --reload"

변경 후:

json
"fastapi-dev": "cd .. && uv run uvicorn agent_app.api.index:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000"

이유: macOS의 externally-managed Python 환경 문제 해결

✅ 6. 테스트 스크립트 작성 ​

파일: agent_app/test_tools.py

테스트 결과:

✅ Hybrid Search: 성공
   - 의사 전용 대출 검색
   - Top 3 결과 반환
   - RRF 점수 계산

✅ Tavily Search: 성공
   - 2025년 한국 기준금리 검색
   - 고품질 출처 (KDI, Trading Economics)
   - Relevance score 제공

✅ 7. 문서화 ​

파일:

  • agent_app/README.md: 전체 프로젝트 문서
  • agent_app/QUICKSTART.md: 빠른 시작 가이드
  • search_app/CLAUDE.md: 프로젝트 가이드 업데이트

✅ 8. 프론트엔드 설치 ​

bash
pnpm install  # 527개 패키지 설치 완료

발견된 문제점 ​

❌ 문제 1: 스트리밍 응답이 전달되지 않음 ​

증상:

  • 브라우저에서 "안녕" 입력 시 "thinking..." 상태로 멈춤
  • 응답이 전혀 표시되지 않음
  • curl 테스트 결과: transfer closed with outstanding read data remaining

로그 분석:

bash
$ curl -X POST http://localhost:8000/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"messages":[{"role":"user","content":"안녕"}]}'

# 결과: HTTP/1.1 200 OK (연결은 성공)
# 하지만: transfer closed with outstanding read data remaining

원인 분석:

  1. None 값 JSON 인코딩 오류

    python
    # 문제 코드
yield '0:{text}\n'.format(text=json.dumps(choice.delta.content, ensure_ascii=False))
# choice.delta.content가 None일 경우 오류 발생

  2. 스트림 종료 처리 누락

    • chunk.choices == [] 조건이 제대로 동작하지 않음
    • finish_reason 처리 로직 불완전

  3. 도구 호출 델타 누적 로직 오류

    • tool_call 인자가 점진적으로 전달되는데 처리 미흡

❌ 문제 2: 여러 uvicorn 프로세스 실행 중 ​

확인된 프로세스:

bash
$ ps aux | grep uvicorn

# 발견된 프로세스들:
1. /agent_app.api.index:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
2. /api.index:app --reload  (이전 실행)
3. 기타 오래된 프로세스들

잠재적 영향:

  • 포트 충돌 가능성
  • 메모리 낭비
  • 혼란스러운 로그

문제 해결 시도 ​

🔧 수정 1: 스트리밍 로직 전면 개선 ​

파일: agent_app/api/index.py

변경 내용:

python
# 개선된 스트리밍 로직
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta if chunk.choices else None
    finish_reason = chunk.choices[0].finish_reason if chunk.choices else None

    # 텍스트 델타 처리 (None 체크 추가)
    if delta and delta.content:
        yield '0:{text}\n'.format(text=json.dumps(delta.content, ensure_ascii=False))

    # 도구 호출 델타 처리 (점진적 누적)
    if delta and delta.tool_calls:
        for tool_call in delta.tool_calls:
            if tool_call.id:
                # 새로운 도구 호출 시작
                draft_tool_calls_index += 1
                draft_tool_calls.append({
                    "id": tool_call.id,
                    "name": tool_call.function.name or "",
                    "arguments": tool_call.function.arguments or ""
                })
            else:
                # 기존 도구 호출에 인자 추가
                if draft_tool_calls_index >= 0:
                    draft_tool_calls[draft_tool_calls_index]["arguments"] += (
                        tool_call.function.arguments or ""
                    )

    # 도구 호출 완료 처리
    if finish_reason == "tool_calls":
        for tool_call in draft_tool_calls:
            # 도구 호출 정보 전송
            yield '9:{{"toolCallId":"{id}","toolName":"{name}","args":{args}}}\n'.format(...)

            # 도구 실행 및 결과 전송
            try:
                tool_result = available_tools[tool_call["name"]](**json.loads(tool_call["arguments"]))
                yield 'a:{{"toolCallId":"{id}","toolName":"{name}","args":{args},"result":{result}}}\n'.format(...)
            except Exception as e:
                # 오류 처리 추가
                error_result = {"error": str(e)}
                yield 'a:{...}\n'.format(...)

    # 스트림 종료 처리 (명확한 조건)
    if finish_reason == "stop":
        yield 'e:{{"finishReason":"stop","usage":{{"promptTokens":0,"completionTokens":0}},"isContinued":false}}\n'
    elif finish_reason == "tool_calls":
        yield 'e:{{"finishReason":"tool-calls","usage":{{"promptTokens":0,"completionTokens":0}},"isContinued":false}}\n'

개선 사항:

  1. ✅ None 값 체크 추가 (if delta and delta.content)
  2. ✅ 도구 호출 인자 점진적 누적 로직 수정
  3. ✅ 명확한 finish_reason 처리
  4. ✅ 예외 처리 추가 (도구 실행 실패 시)
  5. ✅ 스트림 종료 보장

🔄 수정 2: uvicorn 자동 재시작 ​

FastAPI의 --reload 옵션으로 인해 코드 수정 후 자동 재시작됨:

INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.

현재 상태 ​

서버 상태 ​

테스트 결과 ​

bash
# 도구 단독 테스트
$ uv run python test_tools.py
✅ 모든 도구 정상 작동

# API 엔드포인트 테스트
$ curl -X POST http://localhost:8000/api/chat -d '...'
⚠️ 연결은 성공하나 스트림 전송 불완전

로그 확인 ​

[1] INFO: Started server process [39300]
[1] INFO: Waiting for application startup.
[1] INFO: Application startup complete.

해결 방법 ​

🚀 즉시 시도할 방법 ​

방법 1: 서버 완전 재시작 ​

bash
# 모든 백그라운드 프로세스 종료
pkill -f "pnpm dev"
pkill -f uvicorn

# 깨끗하게 재시작
cd agent_app
pnpm dev

방법 2: 원본 코드와 비교 ​

Vercel 샘플의 원본 api/index.py와 현재 코드를 비교하여 누락된 부분 확인

원본 코드 특징:

python
# 원본은 tool_calls 처리 후 메시지에 도구 결과 추가하고 재귀 호출
messages.append(...)
for tool_call in draft_tool_calls:
    messages.append(...)

# 그리고 다시 LLM 호출
# 우리 코드는 이 재귀 호출이 누락됨!

방법 3: 단순화된 테스트 ​

도구 없이 단순 텍스트 응답만 테스트:

python
# tools 배열을 비우고 테스트
tools=[]

방법 4: 로깅 추가 ​

디버깅을 위한 상세 로그 추가:

python
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

for chunk in stream:
    logging.debug(f"Chunk: {chunk}")
    # ...

🔍 추가 확인 필요 사항 ​

  1. OpenAI API 응답 형식 확인

    • 실제로 chunk.choices[0].delta.content가 어떤 값을 반환하는지
    • tool_calls 델타가 어떤 형식으로 오는지

  2. Data Stream Protocol 형식 검증

    • 0:text\n 형식이 정확한지
    • 프론트엔드가 기대하는 형식과 일치하는지

  3. 프론트엔드 에러 확인

    • 브라우저 개발자 도구 콘솔
    • 네트워크 탭에서 실제 응답 확인

파일 변경 사항 ​

생성된 파일 ​

  1. ✅ agent_app/.env.local - 환경 변수
  2. ✅ agent_app/api/utils/tools.py - 도구 구현
  3. ✅ agent_app/test_tools.py - 테스트 스크립트
  4. ✅ agent_app/README.md - 프로젝트 문서
  5. ✅ agent_app/QUICKSTART.md - 빠른 시작 가이드
  6. ✅ agent_app/IMPLEMENTATION_REPORT.md - 이 레포트

수정된 파일 ​

  1. ✅ agent_app/api/index.py - 백엔드 메인 로직
  2. ✅ agent_app/package.json - npm 스크립트
  3. ✅ search_app/CLAUDE.md - 프로젝트 가이드

삭제된 코드 ​

  • ❌ Weather tool 관련 코드 (원본 샘플에서)

다음 단계 ​

우선순위 1: 스트리밍 문제 해결 🔥 ​

  1. 서버 완전 재시작
  2. 브라우저 개발자 도구로 실제 응답 확인
  3. 필요시 원본 코드 참고하여 재귀 호출 로직 추가

우선순위 2: 동작 검증 ​

  1. 단순 텍스트 응답 테스트
  2. Hybrid Search 도구 호출 테스트
  3. Tavily Search 도구 호출 테스트
  4. 복합 질문 (두 도구 조합) 테스트

우선순위 3: 최적화 ​

  1. 불필요한 uvicorn 프로세스 정리
  2. 로깅 추가 (디버깅용)
  3. 에러 처리 강화
  4. 성능 측정

결론 ​

달성한 것 ✅ ​

  • Agent 아키텍처 완전 구현
  • 두 가지 도구 (Hybrid Search, Tavily Search) 통합
  • 백엔드/프론트엔드 통합 환경 구축
  • 포괄적인 문서화

남은 과제 ⚠️ ​

  • 스트리밍 프로토콜 응답 불완전
  • 도구 호출 후 LLM 재귀 호출 로직 구현 필요 가능성
  • 실제 사용자 테스트 필요

교훈 📚 ​

  1. OpenAI Streaming API는 복잡함

    • 델타 방식의 점진적 업데이트
    • None 값 처리 필수
    • finish_reason 타이밍 중요

  2. Data Stream Protocol 이해 필요

    • 0:text, 9:tool_call, a:tool_result, e:finish 형식
    • 프론트엔드가 기대하는 정확한 형식 필수

  3. 도구 시스템은 잘 작동함

    • hybrid_search_tool: 완벽 작동
    • tavily_search_tool: 완벽 작동
    • 문제는 순전히 스트리밍 레이어에 있음

작성자: Claude Code 마지막 업데이트: 2025-10-12 11:47 PM KST