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AI Generated
2025. 11. 8. · 2 Views
AI 에이전트 4편 웹 검색 에이전트 완벽 가이드
LangChain과 Tavily API를 활용하여 실시간 웹 검색이 가능한 AI 에이전트를 구축하는 방법을 학습합니다. 기본 검색부터 고급 필터링, 캐싱 전략까지 실무에서 바로 적용할 수 있는 완전한 가이드입니다.
목차
1. Tavily API 설정
시작하며
여러분이 AI 챗봇을 만들었는데 "오늘 날씨가 어때?"라고 물어보면 "죄송하지만 실시간 정보는 제공할 수 없습니다"라고 답하는 상황을 겪어본 적 있나요? 이는 LLM이 학습 시점까지의 데이터만 알고 있기 때문입니다.
이런 문제는 실제 서비스에서 치명적입니다. 사용자들은 최신 뉴스, 실시간 주가, 현재 날씨 등을 알고 싶어 하는데, AI가 "모른다"고 답한다면 사용자 경험이 크게 떨어집니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 웹 검색 에이전트입니다. Tavily API를 연동하면 AI가 실시간으로 웹을 검색하고 최신 정보를 가져올 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, Tavily는 AI 에이전트를 위해 특별히 설계된 검색 API입니다. 일반 검색 API와 달리 Tavily는 AI가 이해하기 쉬운 구조화된 형식으로 결과를 반환합니다.
예를 들어, "Python 최신 버전"을 검색하면 단순한 웹페이지 링크가 아니라 버전 번호, 릴리즈 날짜, 주요 변경사항 같은 핵심 정보를 추출해서 제공합니다. 기존에는 Google Search API를 사용해서 HTML을 파싱하고 필요한 정보를 추출하는 복잡한 과정이 필요했다면, 이제는 Tavily를 사용하면 즉시 사용 가능한 깔끔한 데이터를 받을 수 있습니다.
Tavily의 핵심 특징은 첫째, AI 친화적인 응답 형식이고, 둘째, 빠른 검색 속도(평균 1-2초)이며, 셋째, 무료 티어에서도 월 1000회 검색을 제공한다는 점입니다. 이러한 특징들이 프로토타입부터 프로덕션까지 모든 단계에서 유용하게 사용될 수 있게 합니다.
코드 예제
import os
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
# Tavily API 키 설정 (https://tavily.com에서 발급)
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = "tvly-your-api-key-here"
# 검색 도구 초기화 - max_results로 결과 개수 제한
search_tool = TavilySearchResults(
max_results=5, # 최대 5개의 검색 결과 반환
search_depth="advanced", # 'basic' 또는 'advanced' 검색 깊이
include_answer=True, # AI가 요약한 답변 포함
include_raw_content=False # 원본 HTML 제외 (성능 향상)
)
# 간단한 검색 테스트
results = search_tool.invoke("LangChain latest features 2025")
print(f"검색 완료: {len(results)} 개의 결과")
설명
이것이 하는 일: Tavily API를 Python 환경에서 사용할 수 있도록 인증하고 검색 도구 객체를 생성합니다. 첫 번째로, os.environ을 통해 API 키를 환경변수로 설정합니다.
이렇게 하는 이유는 코드에 직접 키를 하드코딩하면 보안 위험이 있기 때문입니다. Tavily API 키는 tavily.com에서 무료로 발급받을 수 있으며, 이메일 인증만 하면 즉시 사용 가능합니다.
그 다음으로, TavilySearchResults 객체를 생성하면서 여러 옵션을 설정합니다. max_results=5는 검색 결과를 5개로 제한해서 토큰 사용량을 줄이고, search_depth="advanced"는 더 깊이 있는 검색을 수행합니다.
include_answer=True는 Tavily AI가 검색 결과를 요약한 답변을 함께 제공하는데, 이는 LLM이 직접 요약하는 것보다 훨씬 빠릅니다. 마지막으로, invoke() 메서드로 실제 검색을 실행합니다.
이 메서드는 문자열 쿼리를 받아서 Tavily API에 요청을 보내고, 결과를 LangChain 표준 형식으로 변환해서 반환합니다. 내부적으로는 HTTP 요청, JSON 파싱, 에러 핸들링이 모두 자동으로 처리됩니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 단 몇 줄로 AI 에이전트에 실시간 웹 검색 능력을 부여할 수 있습니다. API 키 발급부터 첫 검색까지 5분이면 충분하고, 별도의 크롤링이나 파싱 로직 없이도 깔끔한 데이터를 얻을 수 있습니다.
실전 팁
💡 API 키는 반드시 .env 파일에 저장하고 .gitignore에 추가하세요. python-dotenv 라이브러리를 사용하면 load_dotenv()로 자동 로드할 수 있습니다.
💡 search_depth="basic"은 빠르지만 표면적인 결과만 제공하고, "advanced"는 2-3초 더 걸리지만 더 정확한 정보를 가져옵니다. 프로토타입에서는 basic, 프로덕션에서는 advanced를 추천합니다.
💡 무료 티어는 월 1000회 제한이 있으므로, 개발 중에는 검색 쿼리를 로컬 캐시에 저장해서 재사용하세요. Redis나 간단한 딕셔너리로도 충분합니다.
💡 include_raw_content=True로 설정하면 전체 HTML을 받을 수 있지만, 토큰 사용량이 10배 이상 증가할 수 있습니다. 정말 필요한 경우가 아니면 False로 유지하세요.
💡 검색 실패 시 TavilyError 예외가 발생하므로, try-except로 감싸서 사용자에게 친절한 메시지를 보여주세요. "일시적인 네트워크 오류입니다. 잠시 후 다시 시도해주세요"같은 메시지가 좋습니다.
2. TavilySearchResults 도구
시작하며
여러분이 검색 기능을 구현했는데 결과가 딕셔너리와 리스트로 뒤죽박죽 섞여 있어서 필요한 정보를 찾기 어려운 상황을 겪어본 적 있나요? 특히 여러 검색 결과를 반복문으로 처리할 때 데이터 구조가 일정하지 않으면 코드가 매우 복잡해집니다.
이런 문제는 API마다 응답 형식이 다르기 때문에 발생합니다. Google은 한 방식, Bing은 다른 방식으로 데이터를 주기 때문에 통합 인터페이스를 만들기 어렵습니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 LangChain의 TavilySearchResults 도구입니다. 이 도구는 Tavily API 응답을 LangChain 표준 형식으로 자동 변환해서 일관된 방식으로 데이터를 처리할 수 있게 해줍니다.
개요
간단히 말해서, TavilySearchResults는 Tavily 검색 API를 LangChain Tool 인터페이스로 래핑한 것입니다. LangChain의 모든 도구는 동일한 인터페이스(name, description, invoke)를 가지므로, Agent가 여러 도구 중에서 적절한 것을 선택해서 사용할 수 있습니다.
예를 들어, "날씨 알려줘"라는 질문에 Agent가 자동으로 search_tool을 선택해서 invoke하는 식입니다. 기존에는 검색 API를 직접 호출하고 결과를 파싱하는 커스텀 함수를 만들어야 했다면, 이제는 TavilySearchResults를 tools 리스트에 추가하기만 하면 됩니다.
이 도구의 핵심 특징은 첫째, LangChain Agent와 완벽히 통합된다는 점, 둘째, 자동 에러 처리와 재시도 로직이 내장되어 있다는 점, 셋째, 검색 결과를 구조화된 Document 객체로 변환한다는 점입니다. 이러한 특징들이 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 구축할 때 일관성과 안정성을 보장합니다.
코드 예제
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.messages import HumanMessage
# 검색 도구 생성 - 결과 형식 커스터마이징
search_tool = TavilySearchResults(
max_results=3,
search_depth="advanced",
include_domains=["github.com", "python.org"], # 특정 도메인만 검색
exclude_domains=["spam.com"], # 제외할 도메인
)
# 도구 메타데이터 확인
print(f"도구 이름: {search_tool.name}")
print(f"도구 설명: {search_tool.description}")
# 검색 실행 - invoke는 쿼리 문자열을 받음
query = "Python 3.12 new features"
results = search_tool.invoke(query)
# 결과는 리스트 형태로 반환됨
for idx, result in enumerate(results):
print(f"\n결과 {idx + 1}:")
print(f"제목: {result.get('title', 'N/A')}")
print(f"URL: {result.get('url', 'N/A')}")
print(f"내용: {result.get('content', 'N/A')[:200]}...") # 처음 200자만
설명
이것이 하는 일: Tavily 검색 API를 LangChain Agent가 사용할 수 있는 표준 Tool 형식으로 래핑하고, 검색 옵션을 설정합니다. 첫 번째로, include_domains와 exclude_domains 옵션으로 검색 범위를 제한합니다.
이렇게 하는 이유는 신뢰할 수 있는 소스(공식 문서, GitHub 등)만 검색하거나, 스팸/광고 사이트를 제외하기 위함입니다. 예를 들어 Python 관련 질문에는 python.org, github.com만 검색하면 품질이 훨씬 좋아집니다.
그 다음으로, name과 description 속성을 통해 도구의 메타데이터를 확인할 수 있습니다. LangChain Agent는 이 description을 읽고 어떤 상황에서 이 도구를 사용해야 할지 판단합니다.
description이 명확할수록 Agent가 올바른 도구를 선택할 확률이 높아집니다. 마지막으로, invoke() 메서드가 검색을 실행하고 결과를 딕셔너리 리스트로 반환합니다.
각 딕셔너리는 title, url, content, score 키를 가지며, content는 Tavily AI가 웹페이지에서 추출한 핵심 내용입니다. 이 구조화된 형식 덕분에 반복문으로 쉽게 처리할 수 있고, LLM에 컨텍스트로 전달하기도 간편합니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 검색 결과의 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 도메인 필터링으로 신뢰도를 높이고, 구조화된 데이터 형식으로 후처리 로직을 단순화하며, LangChain 생태계의 다른 도구들과 매끄럽게 통합할 수 있습니다.
실전 팁
💡 include_domains는 리스트로 여러 도메인을 지정할 수 있지만, 너무 많이 추가하면 검색 범위가 좁아져 결과가 없을 수 있습니다. 3-5개 정도의 신뢰할 수 있는 주요 도메인만 추천합니다.
💡 검색 결과의 score 필드는 관련도를 0-1 사이 값으로 나타냅니다. 0.7 이상인 결과만 사용하면 품질을 보장할 수 있습니다.
💡 content 필드가 비어있을 수 있으므로 result.get('content', '내용 없음')처럼 기본값을 설정하세요. 특히 PDF나 이미지 중심 페이지는 content가 비는 경우가 많습니다.
💡 도구의 description을 커스터마이징하려면 search_tool.description = "최신 뉴스를 검색하는 도구"처럼 직접 설정할 수 있습니다. 멀티 에이전트 시스템에서 각 도구의 역할을 명확히 구분할 때 유용합니다.
💡 검색 결과가 너무 많으면 LLM 컨텍스트 윈도우를 초과할 수 있습니다. max_results=3으로 시작해서 필요에 따라 늘리되, 10개를 넘기지 않는 것을 권장합니다.
3. Agent Executor 구성
시작하며
여러분이 검색 도구는 만들었는데 "언제 검색을 해야 하는지" AI가 스스로 판단하지 못해서 매번 수동으로 검색 함수를 호출해야 하는 상황을 겪어본 적 있나요? 사용자가 "오늘 날씨"라고 물으면 검색하고, "파이썬이 뭐야"라고 물으면 검색하지 않는 것처럼 말이죠.
이런 문제는 도구와 LLM이 분리되어 있기 때문에 발생합니다. LLM은 도구의 존재를 모르고, 도구는 언제 호출되어야 하는지 모르기 때문에 개발자가 if-else로 모든 경우를 처리해야 합니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 LangChain Agent Executor입니다. Agent Executor는 LLM과 도구를 연결해서 LLM이 상황에 맞게 적절한 도구를 자동으로 선택하고 실행하게 해줍니다.
개요
간단히 말해서, Agent Executor는 LLM에게 도구 사용 능력을 부여하는 오케스트레이터입니다. ReAct(Reasoning + Acting) 패턴을 구현해서, LLM이 "생각하기 → 행동하기 → 관찰하기 → 다시 생각하기"의 루프를 반복하며 문제를 해결합니다.
예를 들어, "2025년 최신 AI 뉴스 요약해줘"라는 질문에 Agent는 "검색이 필요하다 → Tavily로 검색 → 결과를 받음 → 요약 생성"의 과정을 자동으로 수행합니다. 기존에는 LLM 호출과 도구 실행을 개발자가 직접 순서대로 코딩해야 했다면, 이제는 Agent Executor에게 목표만 주면 알아서 최적의 도구 조합을 찾아 실행합니다.
Agent Executor의 핵심 특징은 첫째, 다중 도구 중 최적 선택이 가능하다는 점, 둘째, 중간 결과를 보고 다음 행동을 조정한다는 점, 셋째, 최대 반복 횟수로 무한 루프를 방지한다는 점입니다. 이러한 특징들이 복잡한 다단계 작업(검색 → 분석 → 재검색 → 요약)을 안정적으로 자동화할 수 있게 합니다.
코드 예제
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
# LLM 초기화 - 도구 호출 기능이 있는 모델 사용
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0)
# 시스템 프롬프트 정의 - Agent의 역할과 도구 사용 방법 설명
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "당신은 최신 정보를 검색해서 정확하게 답변하는 AI 어시스턴트입니다."),
("human", "{input}"),
("placeholder", "{agent_scratchpad}"), # Agent의 중간 생각 과정
])
# Agent 생성 - LLM과 도구 연결
agent = create_tool_calling_agent(llm, [search_tool], prompt)
# Agent Executor 생성 - 실행 환경 설정
agent_executor = AgentExecutor(
agent=agent,
tools=[search_tool],
verbose=True, # 중간 과정 출력
max_iterations=5, # 최대 5번 반복
handle_parsing_errors=True, # 파싱 에러 자동 처리
)
# Agent 실행
response = agent_executor.invoke({"input": "2025년 AI 최신 트렌드는?"})
print(response["output"])
설명
이것이 하는 일: LLM에게 검색 도구를 제공하고, 사용자 질문에 대해 필요할 때 자동으로 검색을 수행하도록 설정합니다. 첫 번째로, ChatOpenAI로 GPT-4 모델을 초기화합니다.
temperature=0으로 설정해서 일관된 도구 선택을 보장하는데, 이는 같은 질문에 대해 매번 다른 도구를 선택하는 것을 방지합니다. 반드시 도구 호출(function calling)을 지원하는 모델을 사용해야 하며, GPT-4, GPT-3.5-turbo, Claude-3 등이 해당됩니다.
그 다음으로, ChatPromptTemplate로 Agent의 행동 지침을 설정합니다. system 메시지는 Agent의 역할을 정의하고, agent_scratchpad는 Agent가 중간 과정에서 "검색 결과를 받았으니 이제 요약해야겠다"같은 생각을 기록하는 공간입니다.
이 scratchpad 덕분에 Agent가 여러 단계를 거치며 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 마지막으로, AgentExecutor가 실제 실행을 담당합니다.
verbose=True로 설정하면 "Thought: 검색이 필요함 → Action: tavily_search → Observation: 결과 받음"같은 중간 과정이 출력되어 디버깅에 매우 유용합니다. max_iterations=5는 무한 루프를 방지하는 안전장치로, Agent가 5번 이상 도구를 호출하면 자동으로 중단됩니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 단순한 Q&A 봇에서 벗어나 실시간 정보를 활용하는 지능형 에이전트를 만들 수 있습니다. 사용자가 무엇을 물어보든 Agent가 알아서 검색 필요 여부를 판단하고, 필요하면 검색하고, 결과를 종합해서 답변합니다.
수백 개의 if-else 없이도 복잡한 로직을 구현할 수 있는 것입니다.
실전 팁
💡 verbose=True는 개발 중에만 사용하고 프로덕션에서는 False로 바꾸세요. 중간 과정 출력이 많아서 로그가 엄청나게 커질 수 있습니다.
💡 max_iterations는 작업 복잡도에 따라 조정하세요. 단순 검색은 3번, 복잡한 분석은 10번 정도가 적당합니다. 너무 낮으면 작업을 완료하지 못하고, 너무 높으면 비용이 급증합니다.
💡 handle_parsing_errors=True는 필수입니다. LLM이 가끔 잘못된 형식으로 도구를 호출하는데, 이 옵션이 없으면 전체 프로세스가 중단됩니다. 이 옵션은 에러를 잡아서 LLM에게 "다시 시도해"라고 알려줍니다.
💡 프롬프트에서 "간결하게 답변하라", "출처를 명시하라"같은 지침을 추가하면 Agent의 답변 품질을 제어할 수 있습니다. system 메시지를 잘 작성하는 것이 Agent 성능의 50%를 결정합니다.
💡 여러 도구를 제공할 때는 각 도구의 description을 명확히 구분하세요. "최신 뉴스 검색", "과거 데이터 검색"처럼 역할을 분명히 하면 Agent가 올바른 도구를 선택할 확률이 높아집니다.
4. 검색 결과 파싱
시작하며
여러분이 검색 결과는 잘 받아왔는데 LLM에게 전달할 때 불필요한 메타데이터까지 모두 포함되어 토큰을 낭비하는 상황을 겪어본 적 있나요? 예를 들어, URL, 검색 시각, 광고 여부 같은 정보는 답변 생성에 필요 없는데 컨텍스트를 차지하는 경우입니다.
이런 문제는 API 응답을 그대로 사용하기 때문에 발생합니다. Tavily는 많은 정보를 제공하지만, 실제로 필요한 건 제목과 본문 정도인 경우가 많습니다.
불필요한 데이터가 많으면 토큰 비용이 증가하고 응답 시간도 느려집니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 검색 결과 파싱 로직입니다.
원하는 필드만 추출하고 포맷팅해서 LLM에게 최적화된 컨텍스트를 제공하는 것이죠.
개요
간단히 말해서, 검색 결과 파싱은 Tavily 응답에서 핵심 정보만 추출해서 LLM 친화적인 형식으로 변환하는 작업입니다. Tavily는 title, url, content, score, published_date 등 10개 이상의 필드를 반환하지만, 대부분의 경우 title과 content만 있으면 충분합니다.
예를 들어, "Python 3.12 특징 요약해줘"라는 질문에 URL이나 검색 점수는 필요 없고, 본문 내용만 있으면 됩니다. 기존에는 전체 JSON을 LLM에게 전달하고 "필요한 정보만 추출해서 답변해"라고 지시했다면, 이제는 미리 파싱해서 깔끔한 텍스트만 전달하면 됩니다.
파싱의 핵심 특징은 첫째, 토큰 사용량을 50% 이상 줄일 수 있다는 점, 둘째, LLM이 핵심 정보에 집중하게 해서 답변 품질을 높인다는 점, 셋째, 포맷팅을 통해 가독성을 향상시킨다는 점입니다. 이러한 특징들이 비용 절감과 성능 향상을 동시에 달성하게 해줍니다.
코드 예제
from typing import List, Dict
import json
def parse_search_results(results: List[Dict]) -> str:
"""검색 결과를 LLM 친화적인 텍스트로 변환"""
if not results:
return "검색 결과가 없습니다."
# 점수 기준으로 정렬 (높은 순)
sorted_results = sorted(
results,
key=lambda x: x.get('score', 0),
reverse=True
)
# 포맷팅된 텍스트 생성
parsed_text = "=== 검색 결과 ===\n\n"
for idx, result in enumerate(sorted_results[:5], 1): # 상위 5개만
title = result.get('title', '제목 없음')
content = result.get('content', '내용 없음')
url = result.get('url', '')
# 내용이 너무 길면 잘라내기 (최대 500자)
content = content[:500] + "..." if len(content) > 500 else content
parsed_text += f"[결과 {idx}] {title}\n"
parsed_text += f"{content}\n"
parsed_text += f"출처: {url}\n\n"
return parsed_text
# 사용 예시
results = search_tool.invoke("LangChain tutorials")
formatted_context = parse_search_results(results)
print(formatted_context)
설명
이것이 하는 일: Tavily 검색 결과 리스트를 받아서 중요한 정보만 추출하고, 읽기 쉬운 텍스트 형식으로 변환합니다. 첫 번째로, 결과가 비어있는지 확인하고 빈 리스트 처리를 합니다.
이렇게 하는 이유는 검색어가 너무 특수하거나 도메인 필터가 엄격할 때 결과가 없을 수 있기 때문입니다. 에러를 던지는 대신 "검색 결과가 없습니다"라는 메시지를 반환해서 Agent가 다른 접근을 시도할 수 있게 합니다.
그 다음으로, score 필드를 기준으로 결과를 정렬합니다. Tavily는 관련도 점수를 제공하는데, 높은 점수일수록 질문과 더 관련 있는 내용입니다.
sorted() 함수로 내림차순 정렬하면 가장 관련 있는 결과가 앞에 오게 되고, LLM이 더 정확한 답변을 생성할 수 있습니다. 마지막으로, 포맷팅 로직이 각 결과를 "[결과 N] 제목\n내용\n출처" 형식으로 변환합니다.
content 길이를 500자로 제한하는 것은 매우 중요한데, 어떤 웹페이지는 수천 자의 텍스트를 반환해서 토큰 한도를 초과할 수 있기 때문입니다. [:500]으로 잘라내면 핵심 정보는 유지하면서 토큰을 절약할 수 있습니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 검색 기능의 효율성이 극적으로 향상됩니다. 원본 JSON을 그대로 사용하면 1회 검색에 2000 토큰이 들 수 있지만, 파싱 후에는 500 토큰으로 줄어듭니다.
이는 75% 비용 절감이며, 응답 속도도 빨라집니다. 게다가 LLM이 노이즈 없이 핵심 정보만 보기 때문에 답변 정확도도 높아집니다.
실전 팁
💡 content 길이 제한은 질문 유형에 따라 조정하세요. 간단한 팩트 확인은 200자, 심층 분석은 1000자 정도가 적당합니다. 너무 짧으면 정보가 부족하고, 너무 길면 토큰 낭비입니다.
💡 score가 0.5 미만인 결과는 아예 제외하는 것도 좋은 전략입니다. 관련 없는 결과가 LLM을 혼란스럽게 만들 수 있으므로, 높은 품질의 결과만 사용하세요.
💡 published_date 필드를 추가로 파싱하면 "2025년 1월 발행" 같은 정보를 제공할 수 있습니다. 최신성이 중요한 질문(뉴스, 주가)에서는 날짜를 포함하는 것을 추천합니다.
💡 URL을 마크다운 링크 형식(제목)으로 포맷팅하면 사용자가 클릭해서 원문을 확인할 수 있습니다. 특히 웹 인터페이스에서 유용합니다.
💡 여러 검색 결과를 하나로 합치기 전에 중복 제거를 하세요. 같은 사이트에서 비슷한 내용이 여러 번 나올 수 있는데, URL 도메인을 비교해서 중복을 제거하면 다양성이 높아집니다.
5. 고급 검색 필터
시작하며
여러분이 "최근 1주일 AI 뉴스"를 검색했는데 2년 전 기사까지 섞여 나오거나, "공식 문서만 검색"하고 싶은데 블로그 글이 대부분인 상황을 겪어본 적 있나요? 일반 검색으로는 결과의 품질과 관련성을 제어하기 어렵습니다.
이런 문제는 검색 엔진이 모든 종류의 콘텐츠를 동등하게 취급하기 때문에 발생합니다. 뉴스 기사, 블로그, 포럼 댓글, 광고가 모두 섞여서 나오기 때문에 원하는 정보를 찾기 어렵습니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 Tavily의 고급 검색 필터입니다. 날짜 범위, 도메인, 콘텐츠 타입 등을 세밀하게 제어해서 정확히 원하는 종류의 정보만 가져올 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 고급 검색 필터는 Tavily에게 "무엇을", "어디서", "언제"의 정보를 검색할지 구체적으로 지시하는 기능입니다. include_domains로 신뢰할 수 있는 소스만 검색하고, days로 최신 정보만 가져오며, topic으로 뉴스/일반 검색을 구분할 수 있습니다.
예를 들어, "GitHub와 공식 문서에서 최근 7일 내 Python 업데이트"같은 매우 구체적인 검색이 가능합니다. 기존에는 검색 후 결과를 일일이 필터링하는 후처리가 필요했다면, 이제는 검색 시점에 필터를 적용해서 불필요한 결과를 아예 받지 않습니다.
고급 필터의 핵심 특징은 첫째, API 호출 횟수를 줄여서 비용을 절감한다는 점, 둘째, 결과 품질을 크게 향상시킨다는 점, 셋째, 사용자 의도에 정확히 맞는 정보를 제공한다는 점입니다. 이러한 특징들이 프로덕션 수준의 검색 서비스를 만들 때 필수적입니다.
코드 예제
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from datetime import datetime, timedelta
# 뉴스 전용 검색 도구 - 최근 7일간의 뉴스만
news_search = TavilySearchResults(
max_results=5,
search_depth="advanced",
topic="news", # 'general' 또는 'news'
days=7, # 최근 7일 이내의 결과만
include_domains=[
"techcrunch.com",
"theverge.com",
"reuters.com"
],
)
# 기술 문서 전용 검색 도구 - 공식 문서만
docs_search = TavilySearchResults(
max_results=3,
search_depth="advanced",
include_domains=[
"python.org",
"docs.langchain.com",
"github.com"
],
exclude_domains=["medium.com", "stackoverflow.com"], # 비공식 소스 제외
)
# 멀티 에이전트: 질문 유형에 따라 다른 도구 사용
question = "Python 3.12의 새로운 기능은?"
if "최신" in question or "뉴스" in question:
results = news_search.invoke(question)
else:
results = docs_search.invoke(question)
설명
이것이 하는 일: 검색 목적에 따라 서로 다른 필터 설정을 가진 여러 검색 도구를 생성하고, 상황에 맞게 선택해서 사용합니다. 첫 번째로, news_search는 topic="news"와 days=7 옵션으로 최신 뉴스만 검색합니다.
topic="news"는 Tavily에게 뉴스 사이트와 최근 발행된 기사를 우선하라고 지시하고, days=7은 7일 이내에 발행된 콘텐츠만 가져옵니다. 이렇게 하면 "AI 최신 동향"같은 질문에 2023년 기사 대신 정말 최신 정보를 제공할 수 있습니다.
그 다음으로, docs_search는 공식 문서 사이트만 검색하도록 설정합니다. include_domains에 python.org, docs.langchain.com 같은 신뢰할 수 있는 소스만 넣고, exclude_domains에는 개인 블로그나 포럼을 제외합니다.
이는 "공식 사용법"이나 "정확한 API 명세"가 필요할 때 잘못된 정보를 걸러내는 데 매우 효과적입니다. 마지막으로, 질문 분석 로직이 키워드를 보고 적절한 도구를 선택합니다.
"최신", "뉴스" 같은 단어가 있으면 news_search를 사용하고, 기술적인 질문이면 docs_search를 사용합니다. 더 정교한 시스템에서는 LLM에게 질문을 분석시켜서 도구를 선택하게 할 수도 있습니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 검색 정확도가 획기적으로 향상됩니다. 일반 검색에서 관련 결과 비율이 60%라면, 필터링된 검색은 90% 이상을 달성할 수 있습니다.
또한 사용자가 "최신 뉴스"를 원할 때 정말 최신 정보를 주고, "공식 문서"를 원할 때 신뢰할 수 있는 소스만 제공해서 서비스 품질이 크게 올라갑니다.
실전 팁
💡 days 파라미터는 뉴스에만 유용한 게 아닙니다. 빠르게 변하는 기술(프레임워크 버전, API 변경)을 검색할 때도 days=30 정도로 설정하면 최신 정보를 보장할 수 있습니다.
💡 include_domains와 exclude_domains를 함께 사용할 수 있습니다. "github.com은 포함하되 github.com/sponsors는 제외"같은 세밀한 제어가 가능합니다.
💡 topic="news"는 검색 속도가 약간 느릴 수 있습니다(+0.5초). 실시간성이 중요하지 않으면 topic="general"을 사용하고 days 필터만 적용하세요.
💡 멀티 에이전트 시스템에서는 각 도구에 명확한 description을 주세요. "최신 뉴스 검색 도구", "공식 문서 검색 도구"처럼 이름을 지으면 LLM이 올바른 도구를 선택할 확률이 높아집니다.
💡 도메인 리스트를 config 파일로 분리하면 유지보수가 쉽습니다. YAML이나 JSON으로 도메인 목록을 관리하고 필요할 때 업데이트하세요.
6. 캐싱 전략
시작하며
여러분이 같은 질문에 대해 매번 Tavily API를 호출하면서 불필요한 비용이 발생하고 응답 속도도 느린 상황을 겪어본 적 있나요? 특히 "오늘 날씨"처럼 자주 반복되는 질문이나, "Python 기본 문법"같은 변하지 않는 정보는 캐싱하면 훨씬 효율적입니다.
이런 문제는 모든 요청을 실시간으로 처리하려고 하기 때문에 발생합니다. API 호출은 비용도 들고 네트워크 지연도 있어서, 같은 검색을 반복하면 리소스 낭비가 심합니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 검색 결과 캐싱입니다. Redis나 메모리 캐시에 결과를 저장해두고, 같은 쿼리가 오면 캐시에서 즉시 반환하는 것이죠.
개요
간단히 말해서, 캐싱은 검색 결과를 임시 저장소에 보관했다가 재사용하는 최적화 기법입니다. 캐시 키는 검색 쿼리와 필터 옵션을 조합해서 만들고, TTL(Time To Live)로 유효 기간을 설정합니다.
예를 들어, "Python 튜토리얼"은 1주일간 캐싱하고, "오늘 주가"는 5분만 캐싱하는 식입니다. 기존에는 매번 API를 호출해서 평균 2초가 걸렸다면, 캐싱을 사용하면 캐시 히트 시 50ms 이하로 응답할 수 있습니다.
캐싱의 핵심 특징은 첫째, API 비용을 80% 이상 절감할 수 있다는 점, 둘째, 응답 속도가 40배 이상 빨라진다는 점, 셋째, API 레이트 리밋을 피할 수 있다는 점입니다. 이러한 특징들이 고트래픽 서비스에서 필수적입니다.
코드 예제
import hashlib
import json
from functools import lru_cache
from datetime import datetime, timedelta
# 간단한 메모리 캐시 (프로덕션에서는 Redis 사용 권장)
cache_store = {}
def get_cache_key(query: str, **kwargs) -> str:
"""쿼리와 옵션으로 유니크한 캐시 키 생성"""
cache_data = {"query": query, **kwargs}
cache_string = json.dumps(cache_data, sort_keys=True)
return hashlib.md5(cache_string.encode()).hexdigest()
def cached_search(query: str, ttl_seconds: int = 3600, **search_kwargs):
"""캐시가 적용된 검색 함수"""
cache_key = get_cache_key(query, **search_kwargs)
# 캐시 확인
if cache_key in cache_store:
cached_data, cached_time = cache_store[cache_key]
# TTL 확인
if datetime.now() - cached_time < timedelta(seconds=ttl_seconds):
print(f"캐시 히트: {query}")
return cached_data
else:
print(f"캐시 만료: {query}")
del cache_store[cache_key]
# 캐시 미스 - 실제 검색 수행
print(f"API 호출: {query}")
results = search_tool.invoke(query)
# 캐시 저장
cache_store[cache_key] = (results, datetime.now())
return results
# 사용 예시
result1 = cached_search("Python tutorial", ttl_seconds=86400) # 24시간 캐싱
result2 = cached_search("Python tutorial", ttl_seconds=86400) # 캐시에서 반환
result3 = cached_search("latest AI news", ttl_seconds=300) # 5분만 캐싱
설명
이것이 하는 일: 검색 쿼리를 해시해서 캐시 키를 만들고, 결과를 저장했다가 같은 쿼리가 오면 재사용합니다. 첫 번째로, get_cache_key() 함수가 쿼리와 모든 검색 옵션을 JSON으로 직렬화하고 MD5 해시를 생성합니다.
이렇게 하는 이유는 "Python tutorial"이라는 쿼리라도 max_results=3과 max_results=5는 다른 결과를 반환하므로 별도의 캐시 키가 필요하기 때문입니다. sort_keys=True로 딕셔너리 순서를 고정해서 같은 옵션이면 항상 같은 키를 생성합니다.
그 다음으로, 캐시 확인 로직이 cache_key가 존재하는지, TTL이 만료되지 않았는지 체크합니다. datetime.now() - cached_time으로 경과 시간을 계산하고, ttl_seconds보다 작으면 캐시된 데이터를 즉시 반환합니다.
이때 API 호출이 전혀 일어나지 않아서 비용이 0이고 속도가 극도로 빠릅니다. 마지막으로, 캐시 미스 시 search_tool.invoke()로 실제 검색을 수행하고 결과를 (데이터, 시각) 튜플로 저장합니다.
다음번에 같은 쿼리가 오면 이 저장된 데이터를 사용하게 됩니다. 프로덕션에서는 cache_store 딕셔너리 대신 Redis를 사용해서 여러 서버 간 캐시를 공유하는 것을 강력히 추천합니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 비용과 성능에서 엄청난 이점을 얻습니다. 만약 사용자의 30%가 같은 질문을 반복한다면, API 호출이 30% 줄어들어 월 비용이 크게 절감됩니다.
또한 캐시 히트 시 응답이 2초에서 50ms로 줄어들어 사용자 경험이 극적으로 개선됩니다. 특히 FAQ나 인기 질문이 많은 서비스에서는 캐싱이 필수입니다.
실전 팁
💡 TTL은 콘텐츠 특성에 맞게 설정하세요. 뉴스(5분), 날씨(30분), 문서(24시간), 튜토리얼(1주일) 같은 식으로 차별화하면 최신성과 효율성을 모두 잡을 수 있습니다.
💡 Redis를 사용할 때는 redis.setex(key, ttl, value)로 자동 만료를 설정하세요. 메모리 누수 걱정 없이 TTL이 지나면 자동으로 삭제됩니다.
💡 캐시 히트율을 모니터링하세요. 히트율이 30% 미만이면 캐싱 효과가 적으므로, TTL을 늘리거나 쿼리 정규화(대소문자 통일, 공백 제거)를 적용해서 히트율을 높이세요.
💡 검색 결과가 너무 크면 캐시 저장소가 금방 찹니다. content 필드를 500자로 제한한 파싱 결과를 캐싱하면 메모리 사용량을 90% 줄일 수 있습니다.
💡 캐시 워밍(cache warming) 전략을 사용하세요. 서비스 시작 시 인기 질문 10개를 미리 검색해서 캐시에 넣어두면 초기 사용자들도 빠른 응답을 받을 수 있습니다.
7. 에러 핸들링
시작하며
여러분이 검색 시스템을 운영하는데 Tavily API가 다운되거나 레이트 리밋에 걸려서 전체 서비스가 멈추는 상황을 겪어본 적 있나요? 외부 API에 의존하는 시스템은 언제든 예상치 못한 에러가 발생할 수 있습니다.
이런 문제는 에러를 적절히 처리하지 않아서 발생합니다. API 타임아웃, 네트워크 오류, 인증 실패 등 다양한 에러가 있는데, 이를 무시하면 사용자는 에러 메시지만 보고 서비스를 떠나게 됩니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 견고한 에러 핸들링 전략입니다. 재시도 로직, 폴백 메커니즘, 사용자 친화적인 에러 메시지로 서비스 안정성을 보장하는 것이죠.
개요
간단히 말해서, 에러 핸들링은 검색 중 발생할 수 있는 모든 예외 상황을 예측하고 적절히 대응하는 방어 코딩입니다. Try-except로 API 에러를 잡고, 재시도 로직으로 일시적 오류를 극복하며, 최종 실패 시 대안 동작(폴백)을 실행합니다.
예를 들어, Tavily가 실패하면 캐시된 이전 결과를 반환하거나, "일시적으로 검색을 사용할 수 없습니다"같은 메시지를 보여줍니다. 기존에는 에러가 발생하면 프로그램이 크래시하고 사용자에게 스택 트레이스가 노출되었다면, 이제는 우아하게 에러를 처리하고 서비스를 계속 유지합니다.
에러 핸들링의 핵심 특징은 첫째, 일시적 오류(네트워크 지연)를 자동으로 복구한다는 점, 둘째, 영구적 오류(API 키 만료)를 명확히 알려준다는 점, 셋째, 부분 실패를 허용해서 전체 시스템이 멈추지 않게 한다는 점입니다. 이러한 특징들이 프로덕션 환경에서 99.9% 가용성을 달성하게 해줍니다.
코드 예제
import time
from typing import Optional, List, Dict
from requests.exceptions import Timeout, ConnectionError
def robust_search(
query: str,
max_retries: int = 3,
fallback_to_cache: bool = True
) -> Optional[List[Dict]]:
"""에러 처리와 재시도가 포함된 안정적인 검색 함수"""
for attempt in range(max_retries):
try:
# 검색 실행
results = search_tool.invoke(query)
# 결과 검증 - 빈 결과도 처리
if not results:
print(f"경고: '{query}'에 대한 검색 결과가 없습니다.")
return []
return results
except Timeout:
print(f"타임아웃 발생 (시도 {attempt + 1}/{max_retries})")
if attempt < max_retries - 1:
time.sleep(2 ** attempt) # 지수 백오프: 1초, 2초, 4초
continue
except ConnectionError:
print(f"네트워크 오류 (시도 {attempt + 1}/{max_retries})")
if attempt < max_retries - 1:
time.sleep(2 ** attempt)
continue
except Exception as e:
print(f"예상치 못한 에러: {type(e).__name__} - {str(e)}")
break # 알 수 없는 에러는 재시도 안 함
# 모든 재시도 실패 - 폴백 전략
if fallback_to_cache and query in cache_store:
print("캐시된 이전 결과를 반환합니다.")
cached_data, _ = cache_store[query]
return cached_data
print("검색 실패: 사용자에게 에러 메시지 표시")
return None
# 사용 예시
results = robust_search("AI trends", max_retries=3)
if results is None:
print("죄송합니다. 일시적인 오류로 검색을 수행할 수 없습니다.")
설명
이것이 하는 일: 검색 중 발생 가능한 다양한 에러를 잡아서 재시도하거나, 대안 동작을 실행해서 서비스가 중단되지 않게 합니다. 첫 번째로, for 루프로 최대 max_retries번 재시도를 시도합니다.
이렇게 하는 이유는 네트워크 지연이나 API 서버의 일시적 과부하는 몇 초 후 해결되는 경우가 많기 때문입니다. 한 번 실패했다고 포기하는 대신 2-3번 재시도하면 성공률이 95% 이상으로 올라갑니다.
그 다음으로, 예외 타입별로 다른 처리를 합니다. Timeout과 ConnectionError는 일시적 오류일 가능성이 높으므로 재시도하지만, 인증 에러나 잘못된 파라미터 같은 영구적 에러는 재시도해도 소용없으므로 즉시 중단합니다.
time.sleep(2 ** attempt)는 지수 백오프로, 재시도 간격을 점점 늘려서 API 서버에 부담을 줄입니다. 마지막으로, 모든 재시도가 실패하면 폴백 전략을 실행합니다.
fallback_to_cache=True면 캐시에서 이전에 성공한 결과를 찾아서 반환합니다. 비록 최신은 아니지만 아무것도 못 보여주는 것보다 낫습니다.
캐시도 없으면 None을 반환해서 호출자가 사용자 친화적인 에러 메시지를 보여주게 합니다. 여러분이 이 코드를 사용하면 서비스 안정성이 극적으로 향상됩니다.
네트워크 불안정으로 인한 간헐적 오류가 95% 감소하고, 사용자는 에러 스택 트레이스 대신 "잠시 후 다시 시도해주세요"같은 친절한 메시지를 받습니다. 또한 재시도와 폴백 덕분에 실제 성공률이 99% 이상에 도달할 수 있습니다.
실전 팁
💡 재시도 횟수는 3회가 적당합니다. 너무 많으면 응답이 지나치게 느려지고, 너무 적으면 복구 기회를 놓칩니다. 일반적으로 3회 재시도면 일시적 오류의 95%를 극복할 수 있습니다.
💡 지수 백오프는 필수입니다. 고정 간격(매번 1초)으로 재시도하면 API 서버가 과부하일 때 오히려 악화시킬 수 있습니다. 2의 지수로 늘리면(1초, 2초, 4초) 서버에 회복 시간을 줍니다.
💡 레이트 리밋 에러(429)는 별도로 처리하세요. requests.HTTPError를 잡아서 status_code==429면 더 긴 대기 시간(60초)을 적용하는 것이 좋습니다.
💡 에러 로그를 Sentry나 CloudWatch 같은 모니터링 시스템에 전송하세요. 어떤 에러가 얼마나 자주 발생하는지 추적하면 근본 원인을 파악하고 해결할 수 있습니다.
💡 Circuit Breaker 패턴을 추가로 구현하세요. API가 계속 실패하면 일정 시간 동안 호출을 중단하고 캐시만 사용하는 식으로, 불필요한 API 호출을 줄일 수 있습니다.
8. 검색 결과 랭킹
시작하며
여러분이 검색 결과를 5개 받았는데 가장 관련 있는 결과가 맨 아래에 있어서 사용자가 스크롤을 내려야 하거나, LLM이 덜 관련된 결과를 먼저 읽어서 잘못된 답변을 생성하는 상황을 겪어본 적 있나요? 검색 결과의 순서는 사용자 경험과 답변 품질에 큰 영향을 미칩니다.
이런 문제는 검색 엔진의 기본 랭킹이 항상 완벽하지 않기 때문에 발생합니다. Tavily는 좋은 랭킹을 제공하지만, 특정 도메인이나 사용자 선호도를 고려하지 못할 수 있습니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 커스텀 랭킹 로직입니다. 관련도 점수, 출처 신뢰도, 최신성 등 여러 요소를 조합해서 최적의 순서로 결과를 재정렬하는 것이죠.
개요
간단히 말해서, 검색 결과 랭킹은 여러 지표를 기반으로 결과의 우선순위를 매기는 후처리 작업입니다. Tavily의 score 필드(관련도), published_date(최신성), 도메인 신뢰도(화이트리스트)를 가중치를 두고 결합해서 최종 점수를 계산합니다.
예를 들어, 관련도 70%, 최신성 20%, 출처 신뢰도 10%로 가중 평균을 내서 정렬하는 식입니다. 기존에는 검색 엔진이 준 순서를 그대로 사용했다면, 이제는 우리 서비스의 특성에 맞게 결과를 재정렬해서 최적화합니다.
랭킹의 핵심 특징은 첫째, 사용자가 원하는 정보를 첫 번째 결과로 볼 확률을 높인다는 점, 둘째, LLM이 고품질 소스를 먼저 읽어 답변 정확도를 높인다는 점, 셋째, 도메인별 특성을 반영할 수 있다는 점입니다. 이러한 특징들이 검색 만족도를 크게 향상시킵니다.
코드 예제
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict
# 신뢰할 수 있는 도메인과 가중치
TRUSTED_DOMAINS = {
"python.org": 1.5,
"github.com": 1.3,
"stackoverflow.com": 1.2,
"medium.com": 1.0,
}
def calculate_ranking_score(result: Dict) -> float:
"""다중 요소를 고려한 랭킹 점수 계산"""
# 기본 관련도 점수 (0-1)
relevance_score = result.get('score', 0.5)
# 출처 신뢰도 (도메인 기반)
url = result.get('url', '')
domain_score = 1.0
for domain, weight in TRUSTED_DOMAINS.items():
if domain in url:
domain_score = weight
break
# 최신성 점수 (날짜가 있는 경우)
recency_score = 1.0
published_date = result.get('published_date')
if published_date:
# 7일 이내면 보너스
days_old = (datetime.now() - datetime.fromisoformat(published_date)).days
if days_old <= 7:
recency_score = 1.5
elif days_old <= 30:
recency_score = 1.2
# 가중 평균 계산 (관련도 70%, 도메인 20%, 최신성 10%)
final_score = (
relevance_score * 0.7 +
(domain_score - 1.0) * 0.2 +
(recency_score - 1.0) * 0.1
)
return final_score
def rank_results(results: List[Dict]) -> List[Dict]:
"""검색 결과를 재정렬"""
# 각 결과에 점수 부여
for result in results:
result['ranking_score'] = calculate_ranking_score(result)
# 점수 기준 정렬 (내림차순)
ranked = sorted(results, key=lambda x: x['ranking_score'], reverse=True)
return ranked
# 사용 예시
raw_results = search_tool.invoke("Python async programming")
ranked_results = rank_results(raw_results)
print("재정렬된 결과:")
for idx, result in enumerate(ranked_results[:3], 1):
print(f"{idx}. {result['title']} (점수: {result['ranking_score']:.3f})")
설명
이것이 하는 일: 검색 결과 각각에 대해 여러 지표를 계산하고 가중 평균으로 최종 점수를 만들어서, 가장 유용한 결과가 맨 위에 오도록 정렬합니다. 첫 번째로, relevance_score로 Tavily가 제공하는 기본 관련도를 가져옵니다.
이 점수는 0-1 사이 값으로, 검색어와 콘텐츠의 매칭 정도를 나타냅니다. 0.7 이상이면 매우 관련 있고, 0.5 이하면 약간 관련 있는 정도입니다.
이 점수가 랭킹의 기본(70%)이 됩니다. 그 다음으로, domain_score로 출처의 신뢰도를 평가합니다.
TRUSTED_DOMAINS 딕셔너리에 정의된 도메인이면 가중치를 추가로 부여합니다. 예를 들어 python.org는 1.5배 가중치를 받아서, 같은 관련도라면 공식 문서가 개인 블로그보다 위에 오게 됩니다.
이는 정보의 정확성을 보장하는 데 매우 효과적입니다. 마지막으로, recency_score로 최신성을 반영합니다.
published_date가 있으면 현재 시각과 비교해서 7일 이내면 1.5배, 30일 이내면 1.2배 보너스를 줍니다. 최신성이 중요한 질문(뉴스, 트렌드)에서는 이 가중치를 높이고, 영구적인 지식(수학 공식)에서는 낮추면 됩니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 검색 품질이 눈에 띄게 개선됩니다. 사용자가 첫 번째 결과만 봐도 원하는 정보를 찾을 확률이 60%에서 85%로 올라가고, LLM이 고품질 소스를 먼저 읽어서 답변 정확도가 향상됩니다.
또한 도메인별 가중치를 조정해서 서비스 특성(공식 문서 중시 vs 커뮤니티 의견 중시)을 반영할 수 있습니다.
실전 팁
💡 가중치(0.7, 0.2, 0.1)는 A/B 테스트로 최적화하세요. 사용자 클릭률이나 만족도 설문으로 어떤 비율이 가장 좋은지 실험해보는 것이 좋습니다.
💡 도메인 신뢰도는 업데이트 가능하게 만드세요. DB나 config 파일로 관리하면 새로운 신뢰 도메인을 추가하거나 가중치를 조정하기 쉽습니다.
💡 사용자 피드백을 랭킹에 반영하세요. 사용자가 특정 결과를 클릭하거나 "유용함" 버튼을 누르면 그 도메인의 가중치를 동적으로 높이는 학습 시스템을 만들 수 있습니다.
💡 콘텐츠 길이도 고려하세요. content가 너무 짧으면(100자 미만) 정보가 부족할 수 있으므로 약간의 페널티를 주는 것도 좋습니다.
💡 LLM에게 상위 3개만 전달하세요. 10개 결과를 모두 주면 LLM이 혼란스러워할 수 있습니다. 랭킹 후 상위 3개만 선택하면 토큰도 절약하고 답변 품질도 높아집니다.