유행어 뜻은 검색해도, 최신 밈은 검색이 안 됐습니다
며칠 전 유행하는 신조어를 보고 검색을 해봤는데, 원하는 설명이 잘 안 나왔습니다.
이미 알려진 오래된 밈은 정리된 글이 많지만, 최근에 막 뜨기 시작한 밈은 정보가 파편적으로 흩어져 있었습니다.
마침 랭체인과 랭그래프를 공부해보고 싶었던 참이라, 이걸 실습 삼아 밈과 유행어를 다루는 사전 서비스를 직접 만들어보기로 했습니다.
밈이란?
밈(Meme)은 원래 특정 문화나 아이디어가 사람들 사이에서 모방되며 퍼져나가는 현상을 뜻하는 말이었지만, 요즘은 온라인에서 짧게 유행하는 말투, 짤, 유행어를 통틀어 부르는 말로 더 많이 쓰입니다. 특정 상황을 재치있게 표현한 문장이나 단어가 커뮤니티와 SNS를 타고 빠르게 퍼지면서 하나의 밈이 되고, 유행이 지나면 또 다른 밈으로 빠르게 대체되는 것이 특징입니다.
질문 성격에 따라 세 갈래로 나눠 처리하도록 설계했습니다
이번 프로젝트에서는 질문을 크게 세 가지로 분류했습니다. “무해력이 뭐야?”처럼 뜻을 묻는 질문은 미리 정리해둔 밈 데이터베이스에서 검색해 답하고, “이번 주 새로 뜬 밈 있어?”처럼 최신 정보를 묻는 질문은 웹 검색으로 처리합니다. “이거 어디서 유래된 거야?”처럼 맥락이 필요한 질문은 검색 결과와 데이터베이스 내용을 함께 종합해 답하도록 만들었습니다.
처음 랭그래프를 다뤄보는 입장에서, 질문 하나를 성격에 따라 서로 다른 경로로 흘려보낸다는 개념 자체가 새로웠고, 이 구조를 직접 손으로 짜보면서 감을 익힐 수 있었습니다.
밈은 새로 생기고 사라지는 속도가 다른 콘텐츠였습니다
만들면서 가장 크게 체감한 부분은 밈의 수명이었습니다.
한번 정리해두면 오래 쓸 수 있는 정보가 있는가 하면, 밈은 몇 주 만에 완전히 새로운 것으로 대체되는 경우가 많았습니다.
그래서 데이터베이스에만 의존하지 않고 웹 검색 결과를 항상 함께 참고하도록 흐름을 짰고, “이미 알고 있는 정보”와 “지금 막 확인한 정보”를 구분해서 답하도록 신경 썼습니다. 단순한 기능이라고 생각했는데, 실제로 만들어보니 데이터의 신선도를 관리하는 것 자체가 하나의 설계 문제라는 걸 깨달았습니다.
이 경험이 다음 프로젝트로 이어졌습니다
밈 사전을 만들면서 랭그래프로 질문을 분류하고 흐름을 나누는 기본기를 익힐 수 있었습니다.
다만 만들고 나니 아쉬운 점도 보였습니다.
단순 검색과 웹 검색만으로는 답변의 정확성을 보장하기 어려웠고, “이 정도 구조로 실제 서비스를 만들 수 있을까”라는 의문이 남았습니다.
이 아쉬움이 이후 주식 초보자를 위한 AI 에이전트를 만들 때, 답변의 근거를 검증하는 단계를 추가하고 노드 구조를 훨씬 정교하게 설계하게 된 계기가 되었습니다.
마무리
가볍게 시작한 밈 사전 프로젝트였지만, 랭그래프의 기본 구조를 몸으로 익히는 데는 충분했습니다.
이 경험 덕분에 다음 프로젝트에서는 훨씬 복잡한 분기 로직과 품질 검증 단계까지 욕심낼 수 있었습니다.
작게 시작해서 부족한 부분을 하나씩 채워나가는 방식이, 새로운 기술을 익힐 때 꽤 효과적이라는 걸 다시 한번 느꼈습니다.
