랭체인이란? 예제가 포함된 초보자 가이드

오늘날 앱은 언어 이해와 관련하여 매우 똑똑해야 하며, 바로 여기에서 LangChain이 등장합니다! AI 모델을 모든 종류의 다양한 데이터 소스와 쉽게 연결할 수 있으므로 완전히 맞춤형 자연어 처리(NLP) 솔루션을 사용할 수 있습니다.

LangChain은 OpenAI 또는 Hugging Face 와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 애플리케이션 개발을 단순화하기 위해 만들어진 직관적인 오픈 소스 프레임워크입니다 . 이를 통해 자연어 처리의 최신 혁신을 활용하는 동적 데이터 응답 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

이 기사에서는 AI 기능, 연결할 수 있는 데이터 소스 유형 및 제공할 수 있는 NLP 솔루션 범위를 포함하여 LangChain의 주요 기능을 다룰 것입니다. 또한 감정 분석에서 챗봇 등에 이르기까지 LangChain의 몇 가지 잠재적 사용 사례에 대해 알아봅니다.

개발자, 데이터 과학자 또는 단순히 NLP 기술의 최신 개발 사항에 관심이 있는 사용자를 위한 기사입니다. 따라서 LangChain에 대해 자세히 알아보고 비즈니스 또는 조직에서 언어의 힘을 발휘하는 데 어떻게 도움이 되는지 계속 읽으십시오!

목차

• 랭체인이란?
• LangChain의 핵심 구성 요소는 무엇입니까?
  • 1. 대규모 언어 모델 및 API
  • 2. 프레임워크와 라이브러리
  • 3. 문서 및 모듈
• LangChain 설치 및 설정
  • 1단계: OpenAI 플랫폼에서 API 키를 얻습니다.
  • 2단계: OpenAI API 키를 프로젝트의 환경 변수로 설정하여 코드에 키를 하드코딩하지 않고도 안전한 액세스를 보장합니다. 예를 들어 .env 파일에서 다음 줄을 추가합니다.
  • 3단계: Python 스크립트에서 필요한 라이브러리를 가져오고 환경 변수를 로드합니다.
  • 4단계: 이제 LangChain을 사용하여 OpenAI API와 상호 작용할 수 있습니다. 예를 들어 GPT-3을 사용하여 텍스트 응답을 생성하려면 다음을 수행합니다.
• LangChain으로 애플리케이션을 개발하는 방법
• LangChain의 3가지 응용 사례
  • 1. 텍스트 요약(데이터 증강 생성)
  • 2. 질의응답
  • 3. 챗봇(언어 모델)
• LangChain의 통합이란 무엇입니까?
• LangChain의 고급 기능 및 사용자 정의
• LangChain에 대한 리소스 및 지원
• 마지막 생각들

랭체인이란?

LangChain은 언어 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 애플리케이션을 개발하는 데 도움이 되도록 설계된 강력한 오픈 소스 프레임워크입니다.

데이터 인식 및 에이전트 기능을 통해 표준 API 호출을 넘어 다양한 데이터 소스와의 연결을 가능하게 하여 보다 풍부하고 개인화된 경험을 제공합니다. 또한 언어 모델이 환경과 동적으로 상호 작용하도록 할 수 있습니다.

LangChain은 챗봇, GQA(Generative Question-Answering) 및 요약과 같은 다양한 애플리케이션의 개발을 간소화합니다. 여러 모듈의 구성 요소를 "연결"함으로써 LLM을 중심으로 구축된 고유한 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.

이제 LangChain이 무엇이고 왜 중요한지 이해했으므로 다음 섹션에서 LangChain의 핵심 구성 요소를 살펴보겠습니다.

LangChain의 핵심 구성 요소는 무엇입니까?

LangChain의 작동을 완전히 해석하려면 핵심 구성 요소를 이해하는 것이 중요합니다.

이 섹션에서는 언어 모델 및 API, 프레임워크 및 라이브러리, 문서 및 모듈과 같은 LangChain의 주요 측면을 다룹니다.

그것에 들어가자!

1. 대규모 언어 모델 및 API

LangChain은 혁신적인 챗봇 ChatGPT의 배후에 있는 회사인 OpenAI와 같은 저명한 AI 플랫폼의 언어 모델을 포함하여 언어 모델을 지원합니다 . 이러한 모델은 강력한 언어 기반 애플리케이션을 만들기 위한 기반입니다.

LangChain은 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 제공하여 API에 액세스하고 상호 작용하며 원활한 통합을 촉진하여 다양한 사용 사례에서 LLM의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 합니다.

예를 들어 사용자의 관심사와 과거 경험을 기반으로 개인화된 여행 일정을 생성하는 챗봇을 만들 수 있습니다.

2. 프레임워크와 라이브러리

LangChain 프레임워크는 언어 모델 기반 애플리케이션의 개발 프로세스를 단순화하는 일련의 도구, 구성 요소 및 인터페이스로 구성됩니다.

다양한 구성 요소를 함께 연결하여 AI 모델과의 풍부한 데이터 기반 상호 작용을 간소화하는 데 도움이 되는 Python 라이브러리를 제공합니다.

LangChain 프레임워크의 장점은 다음과 같습니다.

• OpenAI 및 Hugging Face 와 같은 널리 사용되는 AI 플랫폼과의 효율적인 통합

• 모델을 다른 데이터 소스에 연결하여 언어 기반 데이터 인식 애플리케이션에 액세스

• 언어 모델이 환경과 동적으로 상호 작용할 수 있도록 하는 민첩성

3. 문서 및 모듈

LangChain을 사용하여 애플리케이션을 더 쉽게 개발할 수 있도록 프레임워크에는 광범위한 문서가 있습니다 .

이 가이드는 다음과 같은 개발의 다양한 측면을 다룹니다.

1. 개발 환경 설정

2. 선호하는 AI 모델 통합

3. LangChain이 지원하는 고급 사용 사례 만들기

또한 모듈식 구조는 애플리케이션에 대한 높은 수준의 사용자 정의를 용이하게 합니다. 필요에 따라 모듈을 선택하고 결합하여 LangChain의 다용성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

LangChain 설치 및 설정

프로젝트에서 LangChain을 사용하려면 먼저 Python이 시스템에 설치되어 있는지 확인하십시오. LangChain은 Python의 기본 패키지 관리자인 pip와 함께 쉽게 설치할 수 있습니다.

터미널이나 명령 프롬프트를 열고 다음을 입력하기만 하면 됩니다.

pip install langchain

이 명령은 Python 환경 에 LangChain 및 필수 종속성을 설치합니다 . 이제 언어 모델 기반 애플리케이션을 위해 LangChain의 기능을 활용할 준비가 되었습니다.

프로젝트 전반에 걸쳐 LangChain을 다양한 모델 공급자, 데이터 저장소 및 API와 연결해야 할 수 있습니다. 예를 들어 OpenAI의 API를 활용하려면 해당 SDK를 설치합니다.

pip install openai

OpenAI SDK를 설치한 후 다음 단계에 따라 LangChain과 연결할 수 있습니다.

1단계: OpenAI 플랫폼에서 API 키를 얻습니다.

OpenAI 웹 사이트 에서 계정에 가입하거나 로그인한 다음 API 키 섹션으로 이동합니다.

새 비밀 키 만들기를 클릭합니다 .

키에 고유한 이름을 지정하고 새 키 만들기를 클릭합니다.

이제 새로 생성된 비밀 키를 복사하여 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.

2단계: OpenAI API 키를 프로젝트의 환경 변수로 설정하여 코드에 키를 하드코딩하지 않고도 안전한 액세스를 보장합니다. 예를 들어 .env 파일에서 다음 줄을 추가합니다.

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

3단계: Python 스크립트에서 필요한 라이브러리를 가져오고 환경 변수를 로드합니다.

import os
from dotenv import load_dotenv
import openai
import langchain

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

4단계: 이제 LangChain을 사용하여 OpenAI API와 상호 작용할 수 있습니다. 예를 들어 GPT-3을 사용하여 텍스트 응답을 생성하려면 다음을 수행합니다.

response = langchain.generate_text(prompt="What are the benefits of using LangChain?", model="openai/gpt-3")
print(response)

이제 OpenAI API 키를 사용하여 개발 환경을 설정하는 방법을 알았으므로 다음 섹션에서 LangChain을 사용하여 앱을 개발하는 방법을 알아봅니다.

LangChain으로 애플리케이션을 개발하는 방법

LangChain은 언어 모델로 구동되는 애플리케이션을 개발하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다.

Google 드라이브, Notion 및 Wikipedia와 같은 외부 소스와 통합하면서 ChatGPT 와 같은 AI 모델을 사용하는 강력한 애플리케이션을 구축하는 기능을 활용할 수 있습니다 .

LangChain으로 애플리케이션을 개발하는 것은 다음 단계를 포함하는 간단한 프로세스입니다.

1. 사용 사례 정의 : 먼저 사용할 적절한 구성 요소와 LLM을 선택하는 데 도움이 되는 사용 사례와 요구 사항을 정의해야 합니다.

2. 로직 구축: 다음으로, LangChain의 유연한 프롬프트와 체인을 사용하여 애플리케이션의 로직을 구축할 수 있습니다. 또한 LangChain의 코드를 사용하여 사용 사례에 맞는 맞춤형 기능을 생성할 수 있습니다. 응용 프로그램의 논리를 구축한 후에는 LangChain의 구성 요소를 사용하여 데이터 추출 또는 언어 번역과 같은 특정 기능을 추가할 수 있습니다.

3. 컨텍스트 설정 및 조작: 마지막으로 애플리케이션의 동작을 안내하고 성능을 개선하기 위해 컨텍스트를 설정하고 조작할 수 있습니다. LangChain을 사용하면 LLM을 사용하여 고도로 맞춤화되고 기능이 풍부한 응용 프로그램을 쉽게 만들 수 있습니다.

위의 내용은 LangChain을 사용하여 응용 프로그램을 개발하는 방법에 대한 기본적인 이해를 제공합니다. 다음 섹션에서는 LangChain의 광범위한 사용 사례를 찾는 다양한 애플리케이션을 살펴보겠습니다.

LangChain의 3가지 응용 사례

LangChain을 사용하면 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 고급 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 유연성, 사용자 지정 옵션 및 강력한 구성 요소를 통해 LangChain을 사용하여 다양한 산업 분야에서 다양한 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.

다음은 LangChain이 광범위하게 사용되는 몇 가지 예입니다.

1. 텍스트 요약(데이터 증강 생성)

LangChain을 사용하면 텍스트 요약 작업을 효율적으로 처리하는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다 .

ChatGPT와 같은 강력한 언어 모델을 활용함으로써 애플리케이션은 대용량 텍스트의 정확하고 간결한 요약을 생성할 수 있으므로 사용자는 복잡한 문서의 요점을 빠르게 파악할 수 있습니다.

2. 질의응답

LangChain의 또 다른 사용 사례는 질문 답변 기능을 제공하는 애플리케이션을 구축하는 것입니다.

대규모 언어 모델과 통합함으로써 애플리케이션은 사용자 입력 텍스트 데이터를 수신하고 Wikipedia, Notion 또는 Apify Actors와 같은 다양한 소스에서 관련 답변을 추출할 수 있습니다. 이 기능은 다양한 주제에 대한 빠르고 신뢰할 수 있는 정보를 찾는 사용자에게 유용할 수 있습니다.

3. 챗봇(언어 모델)

LangChain은 언어 모델로 구동되는 챗봇을 만드는 데 유용한 도구입니다 . LangChain의 프레임워크와 구성 요소를 활용하면 챗봇 애플리케이션이 보다 자연스럽고 매력적인 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

사용자는 일반적인 대화, 지원 문의 또는 기타 특정 목적을 위해 챗봇과 상호 작용할 수 있으며 언어 모델은 상황 인식 응답을 생성합니다.

이러한 애플리케이션 예제는 LangChain을 활용하여 강력하고 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있는 몇 가지 방법에 불과합니다. 언어 모델의 강점을 이해하면 사용자의 요구에 맞는 혁신적인 솔루션을 만들 수 있습니다.

Python으로 애플리케이션을 빌드하는 예제 애플리케이션을 보려면 다음 비디오를 확인하십시오.

LangChain의 통합이란 무엇입니까?

LangChain은 종단간 체인 통합을 제공하여 다양한 프로그래밍 언어, 플랫폼 및 데이터 소스를 보다 쉽게 ​​사용할 수 있도록 합니다.

이렇게 하면 선택한 환경에서 언어 모델을 사용하여 애플리케이션을 원활하게 구축할 수 있습니다.

프로그래밍 언어 측면에서 LangChain은 JavaScript와 TypeScript를 모두 지원하므로 웹 기반 및 Node.js 애플리케이션에서 LangChain의 기능을 활용하고 TypeScript가 제공하는 강력한 유형 안전 기능을 활용할 수 있습니다.

다음은 LangChain이 제공해야 하는 주요 통합의 짧은 목록입니다.

• LLM(Large Language Models): OpenAI, Hugging Face, Anthropic 등.

• 클라우드 플랫폼: Azure, Amazon, Google Cloud 및 기타 널리 사용되는 클라우드 제공업체

• 데이터 소스: Google Drive, Notion, Wikipedia, Apify Actors 등.

이러한 통합을 활용하여 언어 모델을 중심으로 더욱 발전되고 다양한 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.

이를 통해 필요에 맞는 올바른 도구와 리소스를 활용하여 프로젝트를 빠르고 효율적으로 개발하고 배포할 수 있습니다.

LangChain의 고급 기능 및 사용자 정의

LangChain은 LLM을 사용하여 강력한 애플리케이션을 만들기 위한 고급 기능과 사용자 지정 옵션을 제공합니다.

애플리케이션의 동작을 맞춤화하고 GQA(Generative Question-Answering) 또는 챗봇과 같은 정교한 사용 사례를 구축할 수 있습니다.

다음은 LangChain의 주요 기능 중 일부입니다.

1. 필요에 맞게 사용자 지정 가능한 프롬프트

2. 고급 사용 사례를 위한 체인 링크 구성 요소 구축

3. 고유한 애플리케이션 개발을 위한 코드 사용자 정의

4. 데이터 증강 생성을 위한 모델 통합 및 text-davinci-003과 같은 고품질 언어 모델 애플리케이션 액세스

5. 특정 요구 사항에 맞게 구성 요소를 혼합하고 일치시키는 유연한 구성 요소

6. 정확성과 사용자 경험 향상을 위해 컨텍스트를 설정하고 안내하는 컨텍스트 조작

LangChain을 사용하면 고급 사용자 지정 옵션 덕분에 군중에서 눈에 띄는 기능이 풍부한 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.

LangChain의 기능을 최대한 활용할 수 있도록 다음 섹션에서 사용할 수 있는 몇 가지 유용한 리소스를 살펴보겠습니다!

LangChain에 대한 리소스 및 지원

LangChain은 강력한 언어 모델 기반 애플리케이션을 개발하는 데 도움이 되는 다양한 리소스와 지원을 제공합니다.

다음은 LangChain으로 작업할 때 사용할 수 있는 몇 가지 주요 리소스입니다.

1. AI 모델을 위한 OpenAI 및 Hugging Face와 같은 AI 라이브러리

2. 대상 데이터를 위한 Notion, Wikipedia 및 Google 드라이브와 같은 외부 소스

3. 구성 요소 연결 및 연결 가이드에 대한 LangChain 문서

   • 공식 문서

   • GitHub 리포지토리

   • PyPI 패키지 저장소

4. 외부 데이터 소스, 인덱싱 및 벡터 표현을 통해 상황 인식 결과를 개선하기 위한 데이터 확대

마지막으로, LangChain 커뮤니티 및 전담 지원 슬랙 채널에 참여하면 문제에 직면하거나 다른 사람의 경험에서 배우고 싶을 때 도움이 될 수 있습니다. 포럼에서 온라인 그룹에 이르기까지 동료 개발자와 연결하면 LangChain과의 여정이 풍성해집니다.

마지막 생각들

LangChain은 생성 모델 및 LLM으로 구동되는 애플리케이션 개발에 대한 포괄적인 접근 방식을 제공합니다. 데이터 과학의 핵심 개념을 통합함으로써 개발자는 여러 구성 요소, 프롬프트 템플릿 및 벡터 데이터베이스를 활용하여 기존 메트릭을 뛰어넘는 혁신적인 솔루션을 만들 수 있습니다.

기술이 발전함에 따라 상담원은 다양한 사용 사례에서 보다 포괄적인 지원을 제공하는 채팅 인터페이스를 포함하여 보다 정교한 요소를 포함합니다.

챗봇, 감정 분석 도구 또는 기타 NLP 응용 프로그램을 개발하든 관계없이 LangChain은 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다. NLP 기술이 계속 발전하고 중요성이 커짐에 따라 LangChain과 같은 플랫폼은 더욱 가치 있게 될 것입니다.

따라서 NLP 세계에서 앞서 나가고 싶다면 LangChain을 확인하고 그것이 당신을 위해 무엇을 할 수 있는지 확인하십시오!