LangChain

LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 애플리케이션 생성을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. LLM 프롬프트, 다른 체인 또는 외부 도구를 포함할 수 있는 호출 시퀀스인 '체인'을 위한 표준 인터페이스를 제공합니다. 핵심 아이디어는 GPT-4와 같은 LLM을 외부 데이터 소스 및 컴퓨팅 모듈에 연결하여 개발자가 더욱 강력하고 상황 인식적이며 데이터 기반적인 애플리케이션을 구축할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 통해 모델은 사전 훈련된 지식을 넘어 더욱 역동적인 방식으로 세상과 상호 작용할 수 있습니다. 공식 LangChain 문서 및 LangChain GitHub 저장소를 통해 해당 기능을 자세히 살펴볼 수 있습니다.

LangChain 작동 방식: 체인 및 에이전트

LangChain의 모듈식 아키텍처는 체인과 에이전트라는 두 가지 핵심 개념을 중심으로 구축되었습니다. 이 구조는 LLM, 데이터 소스 및 기타 도구 간의 상호 작용 복잡성을 관리하는 데 도움이 됩니다.

• 체인(Chains): LangChain의 기본 구성 요소입니다. 체인은 일련의 작업 순서를 나타내며, 한 단계의 출력이 다음 단계의 입력이 됩니다. 간단한 체인은 사용자 입력을 받아 프롬프트 템플릿을 사용하여 형식을 지정한 다음 LLM으로 보낼 수 있습니다. 더 복잡한 체인은 여러 LLM 또는 다른 도구를 함께 연결하여 문서 요약 후 감정 분석과 같은 정교한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 프레임워크는 이러한 다단계 워크플로우를 위한 프롬프트 체이닝을 용이하게 합니다.
• 에이전트(Agents): 에이전트는 LLM을 추론 엔진으로 사용하는 고급 체인 유형입니다. 에이전트는 목표를 달성하기 위해 어떤 도구를 어떤 순서로 사용할지 결정할 수 있습니다. 예를 들어 "어제 파리의 날씨는 어땠고 프랑스의 수도는 어디입니까?"라는 질문을 받으면 에이전트는 먼저 검색 도구를 사용하여 날씨를 찾은 다음 내부 지식에 액세스하여 질문의 두 번째 부분에 답할 수 있습니다. 이를 통해 역동적이고 유연한 문제 해결이 가능하므로 에이전트는 에이전트 AI(Agentic AI)의 핵심 구성 요소가 됩니다.

실제 애플리케이션

LangChain은 LLM과 외부 시스템 간의 간극을 해소하여 광범위하고 정교한 AI 애플리케이션 개발을 가능하게 합니다.

1. 개인 문서에 대한 질의응답: 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 회사의 내부 지식 베이스 또는 연구 논문 모음과 같은 특정 문서 세트를 기반으로 질문에 답변할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다. LangChain은 검색 증강 생성(RAG)이라는 기술을 사용하여 이를 구현합니다. 먼저 벡터 데이터베이스에서 관련 텍스트 덩어리를 검색한 다음 이 컨텍스트를 LLM에 공급하여 제공된 정보를 기반으로 정확한 답변을 생성합니다. 이는 LLM의 정적 훈련 데이터의 한계를 극복합니다.
2. 자율 AI 에이전트: LangChain은 다양한 소프트웨어 도구 및 API와 상호 작용하여 작업을 수행할 수 있는 자율 에이전트를 만드는 데 사용됩니다. 예를 들어, Google Calendar API 및 메일 클라이언트와 같은 도구를 사용하여 캘린더를 관리하고, 약속을 예약하고, 이메일을 보내는 개인 비서 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 특정 위임된 작업에 중점을 둔 인공 좁은 지능(ANI)의 한 형태를 보여줍니다.

LangChain 및 관련 개념

LangChain을 AI 생태계의 관련 용어와 구별하는 것이 도움이 됩니다.

• LLM vs. LangChain: LLM(예: Google의 Gemini, Meta의 Llama)은 텍스트를 이해하고 생성하는 핵심 모델입니다. LangChain은 이러한 LLM을 구성 요소로 사용하여 애플리케이션을 구축하는 프레임워크입니다. LLM과 다른 도구 또는 데이터 소스 간의 상호 작용을 조율합니다.
• 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) vs. LangChain: 프롬프트 엔지니어링은 LLM을 위한 효과적인 입력을 만드는 기술입니다. LangChain은 프롬프트 엔지니어링을 애플리케이션 내에서 보다 체계적이고 확장 가능하게 만들기 위해 프롬프트 템플릿과 같은 도구를 제공하지만, 그 범위는 상태 관리, 도구 통합 및 메모리를 포함하여 훨씬 더 넓습니다.
• Hugging Face Transformers vs. LangChain: Hugging Face Transformers 라이브러리는 수천 개의 사전 훈련된 모델과 미세 조정 및 실행 도구에 대한 액세스를 제공합니다. LangChain은 종종 Hugging Face 모델과 통합되지만 모델 구현 자체보다는 이러한 모델을 복잡한 애플리케이션으로 구성하는 더 높은 수준의 작업에 중점을 둡니다.

컴퓨터 비전에서의 관련성

LangChain은 주로 자연어 처리(NLP)와 관련이 있지만, 다양한 도구를 오케스트레이션하는 기능 덕분에 텍스트와 이미지와 같은 다른 데이터 유형을 결합하는 멀티 모달 모델에 매우 적합합니다. 컴퓨터 비전(CV)의 맥락에서 LangChain은 정교한 워크플로우를 만드는 데 사용될 수 있습니다.

예를 들어, 애플리케이션은 실시간 객체 감지를 위해 Ultralytics YOLO 모델을 사용한 다음 감지된 객체 레이블을 LangChain 에이전트에 전달할 수 있습니다. 그런 다음 이 에이전트는 LLM을 사용하여 장면의 풍부한 설명을 생성하거나 유사한 이미지에 대한 시맨틱 검색을 수행하거나 시각적 입력을 기반으로 다른 작업을 트리거할 수 있습니다. Vision Language Models가 더욱 보편화됨에 따라 LangChain과 같은 프레임워크는 세상을 보고 추론할 수 있는 애플리케이션을 구축하는 데 중요할 것입니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼에서 학습된 비전 모델을 이러한 체인에 통합하면 로봇 공학에서 스마트 감시에 이르기까지 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열 수 있습니다.