Multi-turn

Published on
2026년 3월 12일
멀티턴 대화 관리와 컨텍스트 최적화: LLM 챗봇의 Memory 패턴·대화 요약·Sliding Window 전략
chatbot multi-turn conversation-management memory-pattern context-window sliding-window 2026-03 2026-03-12
LLM 챗봇에서 멀티턴 대화를 효과적으로 관리하는 메모리 패턴을 다룹니다. Buffer·Summary·Vector Store 메모리, Sliding Window 전략, 대화 요약 기법, 토큰 비용 최적화, LangChain/LlamaIndex 구현, 벡터 DB 기반 영속 메모리, 컨텍스트 드리프트 대응, 프로덕션 아키텍처 패턴을 설명합니다.
Published on
2026년 3월 11일
챗봇 멀티턴 대화 메모리 관리 가이드: LangChain·LangGraph로 구현하는 컨텍스트 유지 전략
chatbot langchain langgraph memory-management multi-turn conversation 2026-03 2026-03-11
챗봇의 멀티턴 대화에서 컨텍스트를 효과적으로 유지하는 메모리 관리 전략을 다룹니다. LangChain의 다양한 메모리 타입(Buffer, Summary, Window, Entity)과 LangGraph의 상태 기반 에이전트 아키텍처, 영속 메모리 구현, RAG 연동까지 프로덕션 환경에서의 실전 패턴을 설명합니다.

멀티턴 대화 관리와 컨텍스트 최적화: LLM 챗봇의 Memory 패턴·대화 요약·Sliding Window 전략