← WORK 목록으로
GLOBALFreelancerAI/MLREMOTE

LangGraph Chatbot Build & Guidance

Python과 FastAPI 기반으로 LangGraph의 'journey' 플로우를 활용해 상태 전이가 명시적이고 테스트 가능한 프로덕션급 챗봇을 구축하는 프로젝트입니다. /chat 엔드포인트, PostgreSQL 기반 컨텍스트 검색 및 상태 영속화, GitHub Actions CI/CD 파이프라인, Docker 배포를 포함하며 명확한 주석과 문서화를 강조합니다. LangGraph 실무 경험이 있고 코드를 설명할 수 있는 백엔드/AI 개발자에게 적합합니다.

2026.10.26VIEW 4Freelancer에서 수집
Budget$400~$700 INR
Difficulty중급
Duration3~4주
Work style원격 가능
Required stack

필요 기술

PythonFastAPILangGraphPostgreSQLDockerGitHub ActionsGit
Project brief

프로젝트 내용

The project starts Monday and I want to shape a production-ready chatbot from the first commit. We’ll be working in Python with FastAPI, driving the conversation logic through LangGraph—specifically its “journey” flow—so every state transition is explicit and testable.

Your role is to build the workflow with me, connect it to a PostgreSQL store for both context retrieval and state persistence, and keep everything version-controlled on GitHub. A simple yet solid CI/CD pipeline (GitHub Actions is fine) should run tests, lint, build a Docker image, and deploy automatically to a staging environment.

Clear, instructive code matters as much as working features. I need comments, well-named commits, and concise Markdown docs so I can take over confidently once the foundation is laid.

Acceptance criteria
• FastAPI service exposing a /chat endpoint powered by LangGraph
• Journey definition file plus unit tests that cover each conversational path
• Dockerfile and GitHub Actions workflow that build, test, and push to staging
• README detailing setup, environment variables, and extension points

I’ll be available for quick reviews and decisions, aiming for steady momentum throughout the build. If you have hands-on LangGraph experience and can explain what you write, let’s get started.
지원 기회 분석

지원 전에 볼 것

핵심 요구사항

  • LangGraph journey 플로우로 대화 상태 전이 설계 및 구현
  • FastAPI로 /chat 엔드포인트 제공
  • PostgreSQL 연동 (컨텍스트 검색 + 상태 영속화)
  • 각 대화 경로를 커버하는 단위 테스트 작성
  • Dockerfile 및 GitHub Actions CI/CD (test/lint/build/staging 배포)
  • 설정·환경변수·확장 포인트를 담은 README 등 문서화

예상 산출물

  • LangGraph 기반 FastAPI /chat 서비스
  • Journey 정의 파일 + 경로별 단위 테스트
  • Dockerfile 및 GitHub Actions 워크플로우
  • setup/환경변수/확장 가이드 README

매력 포인트

  • 명확한 스펙과 수용 기준 명시
  • 협업형 리뷰로 안정적 진행 약속

확인할 점

  • 예산 표기 모순 ($400~$700인데 통화 단위가 INR로 표시, 실제 통화 불명확)
  • hourly 프로젝트인데 기간 미기재, bid 평균이 $641로 예산 상한 근처
Client signal

클라이언트 정보

플랫폼에서 상세 정보를 확인하세요.
START THE LOOP · CHOOSE

시장과 사람의 답을 봤다면,
다음 결과물의 구조를 고릅니다.

한 번의 결과에 기대지 않고 다시 만들 수 있도록, 문제 발견부터 제작·배포·수익화까지 이어지는 전체 흐름을 익혀보세요.

TTJ CLASS에서 다음 구조 고르기 →
처리 중...