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1. 소개​

1.1. 대형 언어 모델 애플리케이션 개발의 중요성​

대형 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP) 작업을 혁신시켰습니다. 이들은 텍스트 기반 데이터와의 상호작용과 처리 방식을 변화시켰습니다. OpenAI의 GPT-4와 같은 강력한 AI 모델들은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 방식을 변화시켜 다양한 산업 분야에서 혁신적인 응용 프로그램을 가능하게 했습니다.

1.2. LangChain 소개​

LangChain은 GPT와 같은 대형 언어 모델을 기반으로 한 애플리케이션 개발을 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 이는 언어 모델을 다른 데이터 소스에 연결하고 언어 모델이 환경과 상호작용할 수 있도록 합니다.

2. LangChain의 핵심 모듈​

2.1. 모델​

모델은 LLM의 기반이 되는 언어 모델을 의미합니다. LangChain은 어떤 언어 모델과도 인터페이스를 제공할 수 있는 구성 요소를 제공합니다.

2.2. 프롬프트​

프롬프트는 모델에 대한 입력을 생성하는 새로운 방법입니다. 프롬프트는 종종 여러 구성 요소에서 구성됩니다. 프롬프트 템플릿과 예제 선택기는 프롬프트를 쉽게 생성하고 작업할 수 있는 주요 클래스와 함수를 제공합니다.

2.3. 인덱스​

인덱스는 문서 로더, 텍스트 분할기, 벡터 공간, 리트리버 등으로 구성됩니다. 이러한 요소들은 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하고 검색하는 데 필요합니다.

2.4. 체인​

체인은 프롬프트 + LLM + 출력 파싱, 더 긴 체인을 위한 구성 요소, 애플리케이션별 체인 등으로 구성됩니다. 체인은 애플리케이션의 핵심 로직을 구성하는 데 사용됩니다.

2.5. 에이전트​

에이전트는 모델을 추론 엔진으로 사용하는 종단 간 유스 케이스, 에이전트 타입, 에이전트 툴킷 등으로 구성됩니다. 에이전트는 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 관리합니다.

3. LangChain의 강점​

3.1. 유연성과 모듈성​

LangChain은 유연성과 모듈성을 강조합니다. 자연어 처리 파이프라인을 개별적인 모듈화된 구성 요소로 나누어 개발자가 필요에 따라 워크플로우를 맞춤화할 수 있도록 합니다.

3.2. 언어 모델과의 인터페이스​

LangChain은 언어 모델 애플리케이션의 핵심 요소인 모델에 중점을 둡니다. 모델은 LLM의 기반이 되는 언어 모델을 의미합니다. LangChain은 어떤 언어 모델과도 인터페이스를 제공할 수 있는 구성 요소를 제공합니다.

4. LangChain을 활용한 LLM 애플리케이션 개발​

4.1. 프롬프트 생성과 작업​

프롬프트는 모델에 대한 입력을 생성하는 새로운 방법입니다. 프롬프트는 종종 여러 구성 요소에서 구성됩니다. 프롬프트 템플릿과 예제 선택기는 프롬프트를 쉽게 생성하고 작업할 수 있는 주요 클래스와 함수를 제공합니다.

4.2. 출력 파싱​

출력 파서는 언어 모델의 출력에서 구조화된 정보를 추출하는 데 도움을 줍니다. 복잡한 애플리케이션을 구축할 때, 우리는 종종 언어 모델에게 특정 키워드를 사용하여 출력을 생성하도록 지시합니다. LangChain의 라이브러리 함수는 특정 키워드를 사용한다고 가정하고 LLM의 출력을 구조화된 형식으로 파싱합니다.

5. LangChain의 미래 전망​

LangChain은 체인과 에이전트에 대해 다음 블로그에서 논의할 예정입니다. 또한 다른 블로그에서는 자체 데이터에서 질문에 대한 답변을 어떻게 할 수 있는지에 대해 논의할 것입니다.

6. 결론​

LLM을 프롬프트하고 LLM의 출력을 파싱하는 애플리케이션은 이전보다 훨씬 빠르게 개발할 수 있습니다. 그러나 애플리케이션은 LLM을 여러 번 프롬프트하고 출력을 파싱해야 하므로 많은 코드 작성이 필요합니다. LangChain은 이 과정을 더 쉽게 만들어 줍니다.

참고 자료​

• 대형 언어 모델 애플리케이션 개발을 위한 langchain 사용하기, 링크