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AI/LLM

[LLM] LangChain으로 시작하는 인공지능 언어 여행

by 데이터 벌집 2023. 10. 18.

언어는 인간의 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 우리는 언어를 통해 소통하고, 지식을 전달하며, 아이디어를 형성합니다. 그리고 이제 인공지능(AI)의 시대에는 기계가 언어를 이해하고 사용하는 방식을 혁신하는 기술, 바로 'LangChain'이 등장했습니다. 이 블로그글에서는 LangChain이 무엇인지, 그리고 어떻게 이 기술이 우리의 언어 사용 방식을 변화시키고 있는지 탐구해 보려고 합니다.

 

랭체인


LangChain이란?

 

LLM (Large Language Model)

큰 언어 모델이란? 큰 언어 모델, 줄여서 LLM은 기본적으로 컴퓨터가 인간처럼 언어를 사용하게 만드는 프로그램입니다. ChatGPT 같은 모델은 우리가 묻는 질문에 대답하거나, 우리와 대화하듯이 텍스트를 만들 수 있어요. 하지만 이런 모델도 모든 것을 다 알 수는 없어요. 그냥 간단하게 말하면, 우리가 그 모델에게 알려주지 않은 것에 대해서는 잘 모른다고 생각하면 돼요.

 

모델의 한계

예를 들어, 새로운 정보나 너무 복잡한 문제를 묻는다면, LLM은 그것을 정확하게 알지 못할 수 있어요. 여러 권의 책의 내용을 모두 합쳐서 답변하는 것 같은 복잡한 작업은 잘 수행하지 못해요.

챗지비티는 2022년 이후의 기술인 랭체인에 대해 알지 못했다.

LangChain이란?

그래서 이런 모델의 한계를 극복하려고 'LangChain'이라는 프레임워크가 만들어졌습니다. 이 프레임워크는 기본적으로 LLM을 더 스마트하게 만들어주는 도구라고 생각하면 되는데요. LangChain을 사용하면, 모델이 더 많은 정보를 알게 되고, 사용자의 관심사나 필요에 따라 답변을 해 줄 수 있습니다.

 

LangChain 활용 사례

 

1. 문서 요약

 

예를 들어, 여러분이 다양한 문서들 (PDF, Notion 페이지, 고객의 질문 등)을 가지고 있을 때, 그 내용을 요약하고 싶다면 LLMs은 이러한 작업에 매우 효과적입니다. 그들은 텍스트를 이해하고 종합하는 능력이 뛰어나기 때문입니다. 이를 통해 LLMs을 활용하여 문서 요약 작업을 어떻게 수행하는지 알아볼 수 있습니다.

 

출처: LangChain, Summarization

2. 챗봇

 

 

출처: LangChain, Chatbots

 

챗봇은 LLMs의 핵심 활용 사례 중 하나입니다. 챗봇의 핵심 기능은 장시간 대화를 지속할 수 있으며 사용자가 알고 싶어 하는 정보에 액세스 할 수 있다는 것입니다. 기본적인 프롬프트와 LLMs 외에도, 메모리와 검색은 챗봇의 핵심 구성 요소입니다. 메모리를 통해 챗봇은 과거의 상호 작용을 기억하며, 검색을 통해 도메인 특정 정보를 최신으로 제공합니다.

 

3. 구조화된 출력 얻기

 

출처: LangChain, Web Scraping

 

LLM 생성물에서 구조화된 출력을 얻는 것은 어렵습니다. 예를 들면, 모델 출력을 특정 스키마로 포맷팅해야 하는 경우: 

  • 데이터베이스에 삽입할 구조화된 행 추출
  • API 매개변수 추출
  • 사용자 쿼리의 다양한 부분 추출 (예: 의미 vs 키워드 검색을 위해)

이렇게 랭체인을 활용하면 다양한 활용 사례에서 원하는 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.


LangChain 설치

1. 기본 설치 방법

 

첫 번째 방법은 가장 간단한 방법으로, 컴퓨터의 터미널이나 명령 프롬프트에서 다음과 같은 명령어를 입력합니다:

pip install langchain

이렇게 하면 LangChain의 기본 기능만 설치됩니다. 그런데 LangChain의 재미있는 부분은 여러가지 다른 도구나 프로그램과 연결될 때 나타나는데, 이 기본 설치에는 그런 부가 기능들이 포함되어 있지 않습니다.

 

 

2. 추가 기능 포함 설치 

 

LangChain을 더 풍부하게 활용하고 싶다면, 추가적인 기능들도 함께 설치할 수 있습니다. 다음 명령어를 사용하면 일반적인 언어 모델 관련 기능들을 추가로 설치할 수 있습니다:

pip install langchain[llms]

 

그리고 만약 LangChain의 모든 추가 기능을 한번에 설치하고 싶다면, 다음 명령어를 사용하시면 됩니다

 

pip install langchain[all]

 

 

만약 여러분이 zsh라는 터미널을 사용하고 있다면, 명령어를 입력할 때 '[]' 부분을 따옴표로 감싸주셔야 합니다. 예를 들면:

pip install 'langchain[all]'

 

여기까지 LangChain의 설치 방법을 간단히 소개해 드렸습니다. 여러분도 한번 설치해 보시고, LangChain을 통해 멋진 프로젝트를 만들어 보시기 바랍니다!


우리는 이 블로그 글을 통해 LLM의 기본 개념부터 LangChain의 활용 사례, 설치 방법까지 다양한 내용들을 살펴보았습니다. 이러한 기술들은 언어 처리 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 가능성이 크며, 앞으로의 발전을 기대하게 합니다.

 

이제 여러분도 LangChain의 다양한 기능들을 활용하여 자신만의 프로젝트를 시작할 준비가 되었을 것입니다. 다음에는 이러한 기초 지식을 바탕으로 어떻게 LangChain을 실제 프로젝트에 적용할 수 있는지에 대해 더 깊게 다루겠습니다.