LangChain으로 LLM 애플리케이션을 구축하는 방법

OpenAI의 GPT-3, Google의 BERT, Meta의 LLaMA와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 기능은 마케팅 콘텐츠와 데이터 과학 코드에서 시까지 다양한 유형의 텍스트를 생성할 수 있게 함으로써 다양한 산업을 혁신하고 있습니다. ChatGPT는 사용자 친화적인 채팅 인터페이스로 인해 큰 주목을 받았지만, 다양한 소프트웨어 애플리케이션에 통합하여 LLM을 활용할 수 있는 아직 개발되지 않은 수많은 가능성이 존재합니다. 제너레이티브 AI와 LLM의 혁신적인 기능에 매료되었다면, GPT와 같은 대규모 언어 모델을 기반으로 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 Python 프레임워크인 LangChain에 대해서 간단히 살펴보고자 합니다. 🍀 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요? 👉 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계된 고급 인공 지능 시스템을 말합니다. 이러한 모델은 방대한 양의 데이터로 학습되어 복잡한 패턴을 파악하고 언어의 뉘앙스를 이해하며 일관된 응답을 생성할 수 있습니다. LLM은 언어 번역, 텍스트 완성, 요약, 대화형 상호 작용 등 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. GPT는 LLM의 한 예입니다. LLM은 생성형 AI의 한 유형입니다. 🍀 LangChain 소개 👉 LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 이는 LLM 중심 애플리케이션의 구성을 간소화하는 도구, 구성 요소 및 인터페이스 제품군을 제공합니다. LangChain을 사용하면 언어 모델과의 상호 작용을 관리하고, 서로 다른 구성 요소를 원활하게 연결하고, API 및 데이터베이스와 같은 리소스를 통합하는 것이 쉬워집니다. 👉 LangChain 플랫폼은 개발자가 애플리케이션에 임베드할 수 있는 API 모음과 함께 제공되므로 모든 것을 처음부터 구축할 필요 없이 언어 처리 기능을 주입할 수 있습니다. 따라서 LangChain은 LLM 기반 애플리케이션을 제작하는 과정을 효율적으로 간소화하여 다양한 전문성을 가진 개발자에게 적합합니다. 👉 챗봇, 가상 비서, 언어 번역 유틸리티, 감정 분석 도구와 같은 애플리케이션은 모두 LLM 기반 앱의 인스턴스입니다. 개발자는 LangChain을 활용하여 특정 요구사항을 충족하는 맞춤형 언어 모델 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 👉 자연어 처리의 지속적인 발전과 광범위한 채택으로 인해 이 기술의 잠재적 응용 분야는 사실상 무한할 것으로 예상됩니다. 다음은 LangChain의 몇 가지 주목할 만한 특징입니다: 🚩 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 프롬프트 🚩 고급 사용 시나리오를 위한 체인 링크 구성 요소 구축 🚩 데이터 보강을 위한 모델 통합 및 GPT 및 HuggingFace Hub와 같은 최고 수준의 언어 모델 기능에 액세스. 🚩 특정 요구 사항에 맞게 혼합 및 매칭할 수 있는 다용도 구성 요소 🚩 정확성과 사용자 만족도를 높이기 위해 컨텍스트를 조작하여 컨텍스트를 설정 및 안내 🍀 LangChain의 주요 구성 요소 LangChain은 유연성과 모듈성에 중점을 두고 있다는 점에서 두드러집니다. 자연어 처리 파이프라인을 별도의 구성 요소로 분해하여 개발자가 필요에 따라 워크플로를 조정할 수 있도록 합니다. 이러한 적응성 덕분에 LangChain은 다양한 시나리오와 분야에 걸쳐 AI 애플리케이션을 구축하는 데 이상적입니다. 👉 구성 요소와 체인 LangChain에서 구성 요소는 언어 처리 파이프라인에서 특정 기능을 수행하는 모듈입니다. 이러한 구성 요소는 감정 분석, 의도 인식, 응답 생성 모듈이 포함된 고객 서비스 챗봇 체인과 같은 맞춤형 워크플로우를 위해 "체인"으로 연결될 수 있습니다. 👉 프롬프트 템플릿 프롬프트 템플릿은 여러 체인에서 재사용 가능한 미리 정의된 프롬프트입니다. 이러한 템플릿은 특정 "값"을 삽입하여 동적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 이름을 묻는 프롬프트에 특정 값을 삽입하여 개인화할 수 있습니다. 이 기능은 동적 리소스를 기반으로 프롬프트를 생성하는 데 유용합니다. 👉 벡터 저장소 임베딩을 통해 정보를 저장하고 검색하는 데 사용되며, 기본적으로 문서 의미의 숫자 표현을 분석하는 데 사용됩니다. 벡터스토어는 이러한 임베딩을 위한 저장소 역할을 하며, 의미적 유사성을 기반으로 효율적인 검색을 가능하게 합니다. 👉 색인 및 검색기 인덱스는 모델의 학습 데이터에 대한 세부 정보와 메타데이터를 저장하는 데이터베이스 역할을 하며, 검색기는 이 인덱스를 통해 특정 정보를 신속하게 검색합니다. 이는 컨텍스트 및 관련 정보를 제공하여 모델의 응답을 개선합니다. 👉 출력 파서 출력 파서는 모델에서 생성된 응답을 관리하고 개선하는 데 사용됩니다. 원하지 않는 콘텐츠를 제거하거나, 출력 형식을 조정하거나, 응답에 추가 데이터를 보충할 수 있습니다. 따라서 출력 구문 분석기는 언어 모델의 응답에서 JSON 개체와 같은 구조화된 결과를 추출하는 데 도움이 됩니다. 👉 선택기 예시 LangChain의 예제 선택기는 모델의 학습 데이터에서 적절한 인스턴스를 식별하여 생성된 응답의 정확성과 관련성을 향상시키는 역할을 합니다. 이러한 선택기는 특정 유형의 예제를 선호하거나 관련 없는 예제를 필터링하도록 조정할 수 있으며, 사용자 입력에 따라 맞춤형 AI 응답을 제공합니다. 👉 에이전트 에이전트는 특정 사용 사례에 대한 특정 프롬프트, 메모리 및 체인을 갖춘 고유한 LangChain 인스턴스입니다. 웹, 모바일, 챗봇 등 다양한 플랫폼에 배포할 수 있으며, 광범위한 사용자를 대상으로 합니다. 기타 실제 구성 및 구현 관련 하기 내용은 원문을 참고해주세요~^^ - 파이썬에서 LangChain 설정 - LangChain에서 언어 모델 애플리케이션을 구축하는 방법 - LangChain에서 LLM용 프롬프트 템플릿 관리하기 - 다단계 워크플로우에서 LLM과 프롬프트 결합하기