최근 ChatGPT, GPT-4 등 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 크게 주목받고 있습니다. 하지만 이런 LLM을 사용하려면 보통 클라우드 API를 통해 접근해야 하고 비용도 만만치 않습니다. 만약 무료로, 그것도 내 PC에서 직접 LLM을 돌릴 수 있다면 어떨까요? 바로 그런 필요를 실현시켜주는 오픈소스 프로젝트가 Ollama입니다. 이 글에서는 Ollama가 무엇인지, 어떻게 설치하고 사용하는지 자세히 알아보겠습니다.
"언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발에 관심이 있으신가요? 그렇다면 LangChain이 여러분이 찾고 있는 도구일 수 있습니다. 이 글에서는 LangChain을 활용한 LLM(Language Learning Model) 기반 앱 개발 방법에 대해 알아보고, 간단한 앱을 만들어보는 과정을 안내해 드리겠습니다."
LangChain은 언어 학습 모델(Language Learning Model, LLM)을 기반으로 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있는 프레임워크입니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 언어 처리 작업을 간단하게 처리할 수 있습니다. LLM은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 중요한 역할을 하는데, 이는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다.
LangChain은 OpenAI의 GPT-3와 같은 언어 모델을 활용하여 텍스트 데이터를 처리하는 데 필요한 기능을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 NLP 작업을 간단하게 처리할 수 있습니다. LangChain은 Python을 기반으로 하며, 간단한 명령어를 통해 텍스트 데이터를 처리할 수 있습니다.
LLM은 자연어 처리에서 중요한 역할을 합니다. 이는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다. LLM은 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 역할을 합니다. 이를 통해 개발자는 텍스트 데이터를 쉽게 처리하고, 이를 활용한 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
LangChain을 활용한 앱 개발을 시작하기 전에 몇 가지 준비가 필요합니다. 먼저, OpenAI API 키를 획득해야 합니다. 이 키는 LangChain에서 언어 모델을 활용하기 위해 필요합니다. 또한, 적절한 코딩 환경을 설정해야 합니다. 이를 위해 Python과 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.
OpenAI API 키는 LangChain에서 언어 모델을 활용하기 위해 필요합니다. OpenAI 웹사이트에서 API 키를 신청할 수 있습니다. API 키를 획득한 후에는 이를 LangChain에 등록해야 합니다.
LangChain은 Python을 기반으로 하므로, Python과 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 또한, 개발 환경을 설정하기 위해 필요한 도구들을 설치해야 합니다. 이에 대한 자세한 내용은 LangChain 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.
LangChain과 Streamlit을 이용하면 간단한 LLM 기반 앱을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 이번 섹션에서는 이 과정을 단계별로 설명하겠습니다.
LangChain과 Streamlit을 이용하면 간단한 LLM 기반 앱을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 먼저, LangChain을 이용하여 텍스트 데이터를 처리하는 코드를 작성합니다. 그 다음, Streamlit을 이용하여 이를 웹 애플리케이션 형태로 만듭니다. 이 과정은 간단하며, 복잡한 코딩 없이도 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
import streamlit as st
from langchain.llms import OpenAI
st.title('🦜🔗 Quickstart App')
openai_api_key = st.sidebar.text_input('OpenAI API Key')
def generate_response(input_text):
llm = OpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=openai_api_key)
st.info(llm(input_text))
with st.form('my_form'):
text = st.text_area('Enter text:', 'What are the three key pieces of advice for learning how to code?')
submitted = st.form_submit_button('Submit')
if not openai_api_key.startswith('sk-'):
st.warning('Please enter your OpenAI API key!', icon='⚠')
if submitted and openai_api_key.startswith('sk-'):
generate_response(text)
앱을 만든 후에는 이를 배포해야 합니다. 이번 섹션에서는 앱 배포 방법과 주의사항에 대해 설명하겠습니다.
앱을 만든 후에는 이를 배포해야 합니다. 여러분이 만든 앱을 다른 사람들이 사용할 수 있도록 하기 위해 필요한 과정입니다. 앱 배포는 여러 방법이 있지만, 이번 튜토리얼에서는 Heroku를 이용한 배포 방법을 소개하겠습니다. Heroku는 간단하고 편리한 배포 방법을 제공합니다. 하지만, Heroku를 이용할 때는 앱의 크기와 사용량에 따라 비용이 발생할 수 있으므로 주의가 필요합니다.
이번 글에서는 LangChain을 활용하여 LLM 기반 앱을 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 여러분도 LangChain을 이용하여 자신만의 앱을 만들어보세요. 이 과정에서 어려움이 있다면, 언제든지 LangChain 공식 문서를 참조하시기 바랍니다. 지금 바로 LangChain을 활용하여 LLM 기반 앱 개발을 시작해보세요!
LLM(언어 모델)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 요소 중 하나로, 텍스트 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 텍스트를 생성하거나 기존 텍스트를 이해하는 데 사용됩니다. 이는 단어, 문장, 문단 등의 언어적 요소가 어떤 순서와 구조로 배열되어야 하는지를 학습하며, 이를 통해 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있게 됩니다.
LLM은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이는 기계 번역, 텍스트 요약, 감성 분석, 챗봇 등 다양한 NLP 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 또한 최근에는 GPT-3와 같은 고급 LLM이 개발되어 인간 수준의 텍스트 생성 능력을 보여주고 있습니다.
LangChain은 LLM을 쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. Python 기반으로 개발되었으며, 사용자 친화적인 API를 제공하여 비전문가도 쉽게 LLM을 학습시키고 응용할 수 있게 해줍니다. 또한, 다양한 LLM 알고리즘을 지원하며, 사용자가 원하는 알고리즘을 선택하여 사용할 수 있습니다.
LangChain의 가장 큰 장점은 LLM 개발의 복잡성을 크게 줄여주는 것입니다. 데이터 전처리, 모델 학습, 테스트 등 LLM 개발 과정의 모든 단계를 간편하게 처리할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 다양한 LLM 알고리즘을 지원하며, 사용자가 원하는 알고리즘을 선택하여 사용할 수 있습니다.
LLM 애플리케이션 개발의 첫 단계는 데이터 수집 및 전처리입니다. 이는 LLM이 학습할 수 있도록 적절한 형태의 데이터를 준비하는 과정입니다. LangChain은 이 과정을 쉽게 처리할 수 있도록 다양한 데이터 전처리 기능을 제공합니다.
데이터 수집 및 전처리 이후에는 LLM을 학습시키는 과정이 이어집니다. 이는 준비된 데이터를 이용해 LLM이 언어의 패턴을 학습하는 과정입니다. LangChain은 다양한 LLM 알고리즘을 지원하며, 사용자가 원하는 알고리즘을 선택하여 학습을 진행할 수 있습니다.
LLM 학습 이후에는 이를 이용해 실제 애플리케이션을 개발하는 단계가 이어집니다. 이는 학습된 LLM을 이용해 원하는 기능을 수행하는 애플리케이션을 개발하는 과정입니다. LangChain은 이 과정을 쉽게 수행할 수 있도록 다양한 API를 제공합니다.
LangChain을 이용해 개발된 예시 애플리케이션을 소개하겠습니다. 이 애플리케이션은 사용자의 질문에 대해 자연스럽게 답변을 생성하는 챗봇입니다. 사용자의 질문을 입력 받아 이를 이해하고, 적절한 답변을 생성하여 출력하는 기능을 수행합니다.
이 애플리케이션의 개발 과정은 위에서 설명한 LLM 애플리케이션 개발 단계를 따랐습니다. 먼저, 챗봇이 학습할 수 있는 대화 데이터를 수집하고 전처리하였습니다. 이후, 이 데이터를 이용해 LLM을 학습시켰습니다. 마지막으로, 학습된 LLM을 이용해 챗봇 애플리케이션을 개발하였습니다.
이 글을 작성하는 데 참고한 자료는 다음과 같습니다.
이 글을 통해 LangChain을 이용해 LLM 애플리케이션을 쉽게 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. LangChain을 이용하면, 입문자도 쉽게 LLM 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 여러분도 LangChain을 이용해 자신만의 LLM 애플리케이션을 만들어 보세요.
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.
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.
모델은 LLM의 기반이 되는 언어 모델을 의미합니다. LangChain은 어떤 언어 모델과도 인터페이스를 제공할 수 있는 구성 요소를 제공합니다.
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.
인덱스는 문서 로더, 텍스트 분할기, 벡터 공간, 리트리버 등으로 구성됩니다. 이러한 요소들은 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하고 검색하는 데 필요합니다.
체인은 프롬프트 + LLM + 출력 파싱, 더 긴 체인을 위한 구성 요소, 애플리케이션별 체인 등으로 구성됩니다. 체인은 애플리케이션의 핵심 로직을 구성하는 데 사용됩니다.
에이전트는 모델을 추론 엔진으로 사용하는 종단 간 유스 케이스, 에이전트 타입, 에이전트 툴킷 등으로 구성됩니다. 에이전트는 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 관리합니다.
| 번호 | 모듈명 | 간략한 설명 |
|---|---|---|
| Models | 모델 | LLM의 기반 및 인터페이스 제공 요소 |
| Prompts | 프롬프트 | 모델 입력 생성 및 클래스/함수 제공 |
| Indexes | 인덱스 | 텍스트 데이터 처리 및 검색 요소 구성 |
| Chains | 체인 | 애플리케이션의 핵심 로직 구성 요소 |
| Agents | 에이전트 | 종단 간 유스 케이스 |
LangChain은 유연성과 모듈성을 강조합니다. 자연어 처리 파이프라인을 개별적인 모듈화된 구성 요소로 나누어 개발자가 필요에 따라 워크플로우를 맞춤화할 수 있도록 합니다.
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.
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.
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.
LangChain은 체인과 에이전트에 대해 다음 블로그에서 논의할 예정입니다. 또한 다른 블로그에서는 자체 데이터에서 질문에 대한 답변을 어떻게 할 수 있는지에 대해 논의할 것입니다.
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.