[TIL]20240930 LangChain

해커톤이 끝나고 유튜브로 LangChain에 대해서 여러 영상들을 보게됐다. LangChain은 AI와 언어 모델을 기반으로 한 애플리케이션 개발을 지원하는 프레임워크로, 복잡한 AI 애플리케이션을 구조화하고, 확장성 있는 방식으로 빌드할 수 있도록 돕는다. LangChain은 특히, 다양한 AI 기능을 연계하고 데이터를 효율적으로 처리하는 데 탁월한 기능을 제공하기 때문에, 이 프레임워크의 주요 구성 요소와 심화된 활용 방안에 대해 학습하기로 했다!

 

▶ LangChain이란?

LangChain은 대형 언어 모델(LLM)을 중심으로 동작하는 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크이다. LangChain은 AI를 활용한 애플리케이션이 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고, 복잡한 작업을 분할하여 수행할 수 있도록 다양한 모듈과 도구를 제공한다. 주로 LLM을 활용해 복잡한 자연어 처리 작업을 수행하거나 데이터 검색, 질의 응답 등을 처리하는 데 유용하다. 특히, 멀티 스텝 프로세스, 지식베이스 연동, 데이터 파이프라인 설정 등 다양한 기능을 효율적으로 구축할 수 있는 장점을 가진다.

 

▶LangChain의 주요 구성 요소

→ LangChain 모듈들

LangChain은 AI 애플리케이션을 효율적으로 구축하기 위해 몇 가지 중요한 모듈로 구성되어 있다. 각 모듈은 특화된 기능을 제공하며, 필요에 따라 결합하여 복잡한 워크플로우를 구축할 수 있다.

→ LLM 모듈:

대형 언어 모델을 사용하여 질문에 답하거나 대화를 생성하는 작업을 수행한다. OpenAI, Cohere, Anthropic 등의 언어 모델을 지원하며, 언어 모델을 단일 API 호출로만 사용하는 것이 아니라, 여러 단계의 프로세스를 거치며 결과를 생성할 수 있도록 설계되어 있다.

→ 프롬프트 템플릿 모듈:

사용자 질문에 대한 응답을 형성할 때, 적절한 프롬프트를 생성하는 데 필요한 템플릿을 제공한다. 프롬프트 엔지니어링은 AI의 응답 품질을 좌우하는 핵심 요소이므로, 템플릿을 통해 일관성 있고 최적화된 프롬프트를 생성할 수 있도록 한다.

→ 체인(Chain) 모듈:

여러 개의 모듈을 연결하여 복잡한 흐름을 구성할 수 있다. 예를 들어, 사용자 질문을 먼저 파싱한 뒤, 지식베이스에서 관련 정보를 검색하고, 다시 언어 모델에 전달하는 방식으로 체인을 구성할 수 있다.

→ 에이전트(Agent) 모듈:
사용자의 입력을 기반으로 필요한 작업을 식별하고, 그에 따른 작업을 수행하는 역할을 한다. 다양한 플러그인이나 API와 연동하여 여러 작업을 자동으로 수행할 수 있으며, 이를 통해 복잡한 작업의 자동화를 구현한다.

→ 프롬프트 엔지니어링:

프롬프트 엔지니어링은 LangChain에서 매우 중요한 역할을 한다. 프롬프트의 작성 방식에 따라 AI의 응답 품질이 크게 달라질 수 있기 때문이다. LangChain은 다양한 템플릿 옵션을 제공하여, 상황에 맞는 프롬프트를 효과적으로 생성할 수 있다.

→ 프롬프트 템플릿:

고정된 문구를 사용하는 것이 아닌, 변수와 조건을 설정하여 다양한 프롬프트를 자동으로 생성할 수 있다. 이를 통해 동일한 작업을 수행하더라도 다양한 상황에 맞는 최적화된 프롬프트를 제공할 수 있다.

→ 사용 사례:

예를 들어, 고객 서비스 챗봇에서 고객의 이름과 문의 유형을 받아 맞춤형 답변을 제공할 수 있다. 프롬프트 템플릿을 통해 "안녕하세요, {name}님. {query_type}에 대해 도와드릴 수 있습니다."와 같은 맞춤형 인사말을 자동으로 생성할 수 있다.

→ 체인 구성(Chains):

LangChain의 체인은 여러 작업을 단계별로 나누어 처리하는 방식으로, 복잡한 워크플로우를 효율적으로 수행할 수 있게 한다. 예를 들어, 질문을 먼저 파싱한 후 필요한 정보를 데이터베이스에서 검색하고, 그 결과를 사용자에게 전달하는 등의 복합적인 작업을 하나의 체인으로 구성할 수 있다.

→ 단순 체인:

단일 모듈이나 기능을 수행하는 체인으로, 단순한 질의 응답이나 텍스트 생성 등에 사용된다.

→ 복합 체인:

여러 개의 모듈을 연계하여 복잡한 작업을 수행한다. 예를 들어, 질문을 파싱한 후 지식베이스에서 검색하고, 다시 답변을 생성하는 식의 복합적인 작업을 수행할 수 있다.

 

▷ 예시 체인 구조:

→ 입력 처리:

사용자의 질문을 먼저 프롬프트 템플릿을 사용해 처리

→ 데이터 검색:

질문에 맞는 데이터를 지식베이스에서 검색

→ 답변 생성:

검색된 데이터를 기반으로 LLM을 통해 답변 생성

→ 출력 반환:

최종 답변을 사용자에게 제공

→ 에이전트와 툴(Agents and Tools):

LangChain은 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 에이전트 기능을 제공한다. 에이전트는 사용자의 입력을 분석하여 어떤 작업을 수행해야 하는지 결정하고, 필요할 경우 외부 API나 플러그인 등을 활용하여 작업을 실행한다.

→ 에이전트:

주어진 작업을 자동으로 식별하고 수행한다. 예를 들어, 사용자가 특정 문서를 요약해달라고 요청할 경우, 에이전트는 요약 작업을 자동으로 선택하여 수행한다.

→ 툴:

에이전트가 특정 작업을 수행하기 위해 호출하는 도구로, 데이터베이스 검색, 계산, 번역 등 다양한 작업을 지원한다.

→ 에이전트 활용 예시:

사용자가 "오늘의 뉴스를 요약해줘"라고 요청하면, 에이전트는 먼저 뉴스를 가져오는 API를 호출한 후 요약 작업을 수행하고, 그 결과를 사용자에게 반환하는 구조로 동작할 수 있다.

 

▶ LangChain 활용 사례와 장점

→ 지식베이스 구축 및 검색 엔진:

LangChain을 활용하면 지식베이스를 바탕으로 사용자의 질문에 답하는 검색 엔진을 쉽게 구축할 수 있다. 체인을 통해 검색 과정에서 필요한 여러 단계를 자동화할 수 있으며, 에이전트를 활용하여 다양한 API와의 연동도 가능하다.

→ 멀티 스텝 프로세스 자동화:

LangChain의 체인과 에이전트 기능을 결합하여 여러 단계의 작업을 자동으로 수행하는 워크플로우를 구성할 수 있다. 예를 들어, 고객이 제출한 데이터를 기반으로 분석 보고서를 생성하고, 보고서를 이메일로 전송하는 등의 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있다.

→ 대규모 데이터 처리:

LangChain은 대규모 데이터를 효율적으로 처리하는 데 유리하다. 특히 데이터 검색과 요약을 포함한 멀티 스텝 작업을 자동화하는 체인을 통해, 대규모 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있다.

 

▶LangChain의 한계와 고려 사항

LangChain은 유용한 도구이지만 몇 가지 한계도 있다. 특히 다음과 같은 상황에서는 주의가 필요하다.

 

→ 비용 문제:

LangChain에서 제공하는 다양한 기능은 대부분 외부 API를 호출하여 실행되기 때문에, 사용량이 많아질수록 비용이 증가할 수 있다.

→ 복잡성 증가:

체인과 에이전트가 결합되면서 애플리케이션 구조가 복잡해질 수 있다. 따라서 초보 개발자는 간단한 체인 구성부터 시작하는 것이 좋다.

→ 성능 이슈:

외부 API와의 통신을 자주 수행하므로, 네트워크 지연이 발생할 수 있다. 고성능이 요구되는 애플리케이션에서는 이를 고려해 캐시나 로컬 데이터 저장소를 활용하는 것이 좋다.

 

▶결론

LangChain은 언어 모델을 기반으로 한 애플리케이션을 개발할 때 매우 유용한 도구이다. 특히, 체인과 에이전트 모듈을 통해 복잡한 워크플로우를 간단하게 구성할 수 있고, 다양한 API와 쉽게 연동할 수 있어 개발 효율성이 크게 향상된다.