SQLite 데이터 소스
연결된 노트와 함께 읽기
SQLite 데이터 소스
- SQLite 데이터 소스 =
.db 파일 하나에 테이블을 저장하고, Python의 sqlite3로 조회하는 로컬 데이터 소스다.
- 실습에서는
disease.db에 질병별 식단과 운동 정보를 넣고, query_db 도구가 이를 조회했다.
- 여기서의 SQLite는 애플리케이션 데이터 조회용 DB이고, LangGraph SqliteSaver는 checkpoint 저장용 DB다. 둘은 목적이 다르다.
실습 테이블 구조
| 컬럼 | 의미 |
|---|
name | 질병명 |
diet | 권장 식단 |
exercise | 권장 운동 |
도구로 감싸기
@tool을 붙이면 LLM이 호출할 수 있는 도구가 된다.- SQL 조회 결과를 자연어 문자열로 바꿔 agent에게 돌려준다.
? placeholder를 쓰면 문자열을 직접 이어 붙이는 것보다 안전하다.
Agent 안에서의 역할
Mermaid스크롤로 확대 · 드래그로 이동
db_agent는 사용자의 질병명을 보고 query_db를 호출한다.query_db는 실제 DB를 조회한다.- agent는 도구 결과를 받아 설명 형태로 정리한다.
SqliteSaver와 헷갈리지 않기
| 구분 | SQLite 데이터 소스 | LangGraph SqliteSaver |
|---|
| 목적 | 업무 데이터 조회 | 그래프 실행 상태 저장 |
| 예 | 질병별 식단/운동 | messages, checkpoint |
| 호출 위치 | query_db tool 내부 | builder.compile(checkpointer=...) |
| 사용자 의미 | 답변 근거 | 세션 복구/대화 유지 |
운영 관점
- SQLite는 실습과 작은 로컬 앱에 좋다.
- 동시 접속, 권한, 백업, 운영 모니터링이 필요하면 PostgreSQL/MySQL 같은 서버형 DB가 더 적합하다.
- 에이전트가 DB를 조회할 때는 다음을 신경 쓴다.
- 허용된 SQL만 실행하기.
- 사용자 입력을 직접 SQL 문자열에 붙이지 않기.
- 조회 결과에 출처를 남기기.
- 의료·금융 정보는 "참고용"임을 명확히 하기.
한 줄 정리
- SQLite 데이터 소스는 로컬 파일 DB를 agent 도구로 감싸서 구조화된 내부 지식을 조회하게 만드는 방식이다.
관련
CREATE TABLE disease (
name TEXT PRIMARY KEY,
diet TEXT,
exercise TEXT
);
@tool
def query_db(disease: str):
"""질병명으로 SQLite DB에서 권장 식단과 운동을 조회한다."""
conn = sqlite3.connect("disease.db")
cur = conn.cursor()
cur.execute(
"SELECT diet, exercise FROM disease WHERE name = ?",
(disease,),
)
row = cur.fetchone()
conn.close()
if not row:
return f"DB에 '{disease}' 정보가 없습니다."
return f"[식단]: {row[0]} [운동]: {row[1]}"
