LangChain이란 무엇인가요?

LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)로 애플리케이션을 더 쉽게 빌드할 수 있도록 지원하는 오픈소스 조정 프레임워크입니다. LLM을 다양한 데이터 소스에 연결하는 도구와 구성요소를 제공하여 복잡한 다단계 워크플로를 만들 수 있습니다.

LangChain은 Python 및 JavaScript 라이브러리로 제공되며, 개발자가 LLM을 외부 데이터 및 계산에 연결하여 텍스트 생성 이상의 LLM 기능을 향상하도록 지원합니다. 이를 통해 지능형 챗봇, 정교한 질의 응답 시스템, 자동화된 데이터 분석 도구와 같은 고급 AI 애플리케이션의 개발을 촉진할 수 있습니다.

LangChain을 사용하여 Vertex AI에서 AI 기반 앱 빌드

LangChain 및 AI

LangChain은 개발자에게 특히 LLM이 관련된 애플리케이션에서 다양한 이점을 제공합니다. 모듈식 설계로 코드 재사용성을 높이고 개발 시간을 단축하여 신속한 프로토타입 제작과 반복을 지원합니다. 분산 아키텍처는 대량의 언어 데이터를 효율적으로 처리하여 확장성과 고가용성을 보장합니다.

또한 LangChain은 LLM과 상호작용하는 일관된 인터페이스를 제공하여 API 관리의 복잡성을 제거합니다. 이 간소화된 인터페이스를 통해 개발자는 인프라 문제에 얽매이지 않고 애플리케이션 빌드에 집중할 수 있습니다.

LangChain은 어떻게 작동하나요?

LangChain은 다양한 구성요소를 함께 '체이닝'하여 LLM 기반 애플리케이션을 위한 일관된 워크플로를 만듭니다. 이 모듈식 접근방식은 복잡한 언어 기반 AI 시스템을 재사용 가능한 부분으로 분해합니다. 사용자가 쿼리를 제출하면 LangChain은 일련의 단계를 거쳐 이 입력을 처리할 수 있습니다.

예를 들어 일반적인 워크플로에는 다음이 포함될 수 있습니다.

  1. 사용자 쿼리를 수신합니다.
  2. 쿼리를 처리하고 잠재적으로 쿼리를 변환하거나 쿼리를 사용하여 외부 데이터 소스에서 관련 정보를 검색합니다.
  3. 데이터베이스, API 또는 기타 저장소에 연결하는 데 필요한 데이터를 검색합니다. LangChain은 다양한 소스의 데이터를 통합하기 위한 여러 가지 문서 로더를 제공합니다.
  4. 검색된 정보와 원본 쿼리를 LLM에 전달합니다.
  5. LLM은 제공된 컨텍스트와 사용자의 입력을 기반으로 응답을 생성합니다.
  6. 그런 다음 생성된 응답이 사용자에게 반환됩니다.

이 체이닝 접근방식을 사용하면 개발자가 애플리케이션이 사용자의 요청을 처리하고 응답을 생성하기 위해 취할 일련의 작업을 정의할 수 있습니다. LangChain은 이러한 단계를 구성요소로 간소화하여 LLM 또는 외부 리소스와 여러 번 상호작용해야 하는 애플리케이션을 더 쉽게 빌드할 수 있도록 해 줍니다. 또한 이 프레임워크는 다양한 LLM을 사용하는 방법을 제공하여 개발자가 특정 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 자유롭게 선택할 수 있도록 지원합니다.

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LangChain의 주요 특징

LangChain은 LLM 기반 애플리케이션의 개발을 용이하게 하도록 설계된 다양한 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 모델과의 상호작용을 관리하고, 데이터에 연결하고, 복잡한 동작을 조정하는 데 도움이 되는 핵심 개념을 중심으로 구성되어 있습니다.

데이터 연결 및 검색

  • 다양한 데이터 통합: 정형 데이터베이스부터 비정형 텍스트에 이르기까지 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합되어 포괄적인 언어 이해 및 분석을 지원합니다.
  • 효과적인 데이터 검색 및 캐싱: 데이터를 효율적으로 검색하고 캐싱하여 언어 데이터에 더 빠르게 액세스하고 모델 추론 중 지연 시간을 최소화합니다.

체인

  • 여러 체인 지원: 단일 실행 체인 내에서 여러 언어 모델을 동시에 운영할 수 있어 공동작업과 조정이 개선됩니다.
  • 유연한 체이닝 토폴로지: 사용자가 체인 내의 언어 모델 배열을 구성하고 최적화하여 효율적인 실행과 최적의 리소스 할당을 보장할 수 있습니다.

에이전트

  • 멀티 에이전트 통신 및 상호작용: LangChain은 여러 언어 이해 에이전트의 생성 및 배포를 지원하여 모델 간의 복잡한 협업 및 조정을 가능하게 합니다.
  • 중앙 집중식 에이전트 조정: 언어 이해 에이전트에 대한 중앙 집중식 조정 및 감독을 제공하여 멀티 에이전트 시스템 내에서 효율적인 작업 분배와 리소스 관리를 보장합니다.

메모리

  • 확장 가능한 외부 메모리: 커스텀 외부 메모리 모듈을 통합하므로 사용자가 특정 요구사항을 충족하도록 메모리 관리를 확장하고 맞춤설정할 수 있습니다.
  • 적응형 컨텍스트 할당: LangChain은 메모리 할당을 위한 적응형 알고리즘을 사용하여 효율적인 컨텍스트 저장 및 검색을 위해 리소스 사용률을 최적화합니다.

LangChain 애플리케이션 및 예시

LangChain의 유연성과 모듈성 덕분에 다양한 도메인에서 광범위한 LLM 기반 애플리케이션을 빌드하는 데 적합합니다. 일반적인 애플리케이션과 예시는 다음과 같습니다.

챗봇 및 대화형 에이전트

LLM을 메모리 및 외부 지식과 통합하여 컨텍스트를 유지하고, 질문에 답하고, 자연어 대화에 참여할 수 있는 정교한 챗봇을 빌드합니다.

질의 응답 시스템

특정 문서 또는 기술 자료에서 정보를 검색하고 해당 컨텍스트를 기반으로 정확한 답변을 제공할 수 있는 시스템을 만듭니다.

문서 요약

기사, 보고서, 이메일과 같은 긴 텍스트의 간결한 요약을 자동으로 생성할 수 있는 도구를 개발합니다.

데이터 분석 및 추출

정형 또는 비정형 데이터 소스와 상호작용하여 자연어 쿼리를 기반으로 정보를 검색, 분석, 요약할 수 있는 애플리케이션을 빌드합니다.

코드 이해 및 지원

개발자가 코드를 이해하고, 코드 스니펫을 생성하고, 디버깅을 지원하는 데 도움이 되는 도구를 개발할 수 있도록 지원합니다.

LLM에서 사용할 수 있는 정보를 보강하기 위해 관련 외부 데이터를 가져올 수 있는 시스템을 구현하여 보다 정확하고 최신 정보를 반영한 대답을 생성합니다.

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