오늘은 langChain이라는 프레임워크에 대해 소개하고자 합니다. langChain은 언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 언어 모델이란 인공지능이 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 학습된 모델로, 최근에는 GPT-3와 같은 대형 언어모델(LLM) 이많은 주목을 받고 있습니다. LLM은 다양한 자연어 처리(NLP) 문제를 해결할 수 있는 강력한 기능을 가지고 있지만, 그만큼 사용하기 어렵고 복잡합니다. langChain은 LLM과 다른 데이터 원본을 연결하고, LLM이 환경과 상호작용할 수 있도록 허용하는 컴포넌트들을 제공합니다. 이 글에서는 langChain이 무엇인지, 왜 필요한지, 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 langChain이 ChatGPT와 같은 챗봇 개발에 어떤 의미를 가지는지 알아보겠습니다.
Welcome to LangChain — 🦜🔗 LangChain 0.0.168
Welcome to LangChain LangChain is a framework for developing applications powered by language models. We believe that the most powerful and differentiated applications will not only call out to a language model via an API, but will also: Be data-aware: con
python.langchain.com
LangChain이란 무엇인가?
LangChain은 LLM에서 구동되는 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크입니다. langChain에서 제공되는 라이브러리들을 사용하여 보다 쉽게 LLM 기술들을 활용할 수 있습니다. 현재는 자바스크립트와 파이썬으로 구분해서 관리되고 있습니다. 적용하려는 언어에 맞춰 사용하면 됩니다.
langChain은 단순히 API 액세스 하는 기능도 있지만 그 외에도 다양한 컴포넌트들이 준비되어 있으며, 아래와 같이 크게 두 가지 원칙에 기반하여 작성되었다고 합니다.
- Be data-aware: 언어 모델을 다른 데이터 원본에 연결합니다.
- Be agentic: 언어 모델이 해당 환경과 상호 작용할 수 있도록 허용합니다.
LangChain 사이트에서는 7개 카테고리의 컴포넌트 들과 다양한 사용 사례들을 소개하고 있습니다. 간단히 살펴보면 다음과 같습니다.
- Schema: 텍스트와 메타데이터를 담고 있는 객체로, 채팅 메시지나 문서 등을 표현합니다.
- Models: 언어 모델과 관련된 객체로, LLM뿐만 아니라 채팅 모델이나 텍스트 임베딩 모델 등을 포함합니다.
- Prompt: 언어 모델에 입력할 프롬프트와 출력을 파싱 할 방법을 정의하는 객체로, 프롬프트 템플릿이나 예제 선택기, 출력 파서 등을 포함합니다.
- Index: 텍스트 데이터를 색인하고 검색할 수 있는 객체로, 문서 로더나 텍스트 분할기, 백터 스토어, 검색기 등을 포함합니다.
- Memory: 채팅 메시지의 히스토리를 저장하고 관리하는 객체입니다.
- Chain: 컴포넌트들을 특정한 방식으로 조합하여 특정한 목적을 달성하는 객체로, 간단한 순차적 체인이나 요약 체인 등을 포함합니다.
- Agents: 언어 모델이 환경과 상호작용할 수 있도록 도와주는 도구들로, 웹 스크래핑이나 UI 제작 등을 포함합니다.
langChain의 등장 배경
LangChain은 LLM의 발전과 함께 탄생한 프레임워크입니다. LLM은 인공지능 분야에서 가장 혁신적인 기술 중 하나로 평가되고 있습니다. LLM은 매우 큰 규모의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추었습니다. LLM은 다양한 NLP 문제를 해결할 수 있으며, 새로운 도메인에 적용하기도 쉽습니다.
그러나 LLM은 그만큼 사용하기 어렵고 복잡합니다. LLM은 많은 컴퓨팅 자원과 비용을 요구하며, 적절한 프롬프트와 파라미터를 설정해야 합니다. 또한 LLM은 다른 데이터 원본과 연결되지 않고 독립적으로 작동하기 때문에, 실제 애플리케이션에서는 제한적인 성능을 보일 수 있습니다. langChain은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 만들어진 프레임워크입니다. langChain은 LLM과 다른 데이터 원본을 연결하고, LLM이 환경과 상호작용할 수 있도록 허용하는 컴포넌트들을 제공합니다. 이를 통해 LLM의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 돕습니다.
LangChain의 활용
LangChain은 LLM과 관련된 다양한 애플리케이션 개발에 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 문서 분석과 요약, 챗봇, 코드 분석 등이 있습니다. langChain은 이러한 애플리케이션 개발에 필요한 컴포넌트들을 제공하며, 각각의 사용 사례에 맞게 커스터마이징 할 수 있습니다. langChain은 또한 LLM의 성능을 향상하기 위해 다른 데이터 원본과 연결하고, LLM이 환경과 상호작용할 수 있도록 허용하는 기능도 제공합니다. 예를 들어, 문서 요약 애플리케이션에서는 langChain의 Index 컴포넌트를 사용하여 문서들을 색인하고 검색할 수 있으며, Prompt 컴포넌트를 사용하여 LLM에 적절한 프롬프트를 입력하고 출력을 파싱 할 수 있습니다. 챗봇 애플리케이션에서는 langChain의 Memory 컴포넌트를 사용하여 채팅 메시지의 히스토리를 저장하고 관리할 수 있으며, Agent 컴포넌트를 사용하여 LLM이 웹 스크래핑이나 UI 제작 등의 작업을 수행할 수 있도록 할 수 있습니다.
LangChain의 의의
LangChain은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. langChain은 LLM과 다른 데이터 원본을 연결하고, LLM이 환경과 상호작용할 수 있도록 허용하는 컴포넌트들을 제공합니다. 이를 통해 LLM의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 돕습니다. langChain은 LLM의 성능과 범용성을 향상하며, LLM의 사용성과 접근성을 높입니다. langChain은 LLM의 발전과 함께 성장하는 프레임워크로, LLM의 미래를 열어가는 역할을 합니다.
마치며
이 글에서는 langChain이 무엇인지, 왜 필요한지, 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 langChain이 ChatGPT와 같은 챗봇 개발에 어떤 의미를 가지는지 알아보았습니다. langChain은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발에 필요한 컴포넌트들을 제공하며, 각각의 사용 사례에 맞게 커스터마이징 할 수 있습니다. langChain은 또한 LLM의 성능을 향상하기 위해 다른 데이터 원본과 연결하고, LLM이 환경과 상호작용할 수 있도록 허용하는 기능도 제공합니다. langChain은 LLM의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 도와주는 프레임워크로, LLM의 미래를 열어가는 역할을 합니다. 앞으로 LLM이 얼마나 더 빠르게 변할지 궁금하네요.
오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
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