Vertex AI와 LangChain을 활용한 AI 애플리케이션 개발 가이드 🚀

Vertex AI와 LangChain을 활용한 AI 애플리케이션 개발 가이드 🚀

🔍 Vertex AI란?

Vertex AI는 Google Cloud가 제공하는 통합형 머신러닝 플랫폼입니다. 데이터 전처리부터 모델 학습, 배포, 모니터링까지 머신러닝 워크플로우를 하나의 서비스 안에서 처리할 수 있도록 도와줍니다.

특징은 다음과 같아요:

• 다양한 모델 지원 (딥러닝, 트리 모델 등)
• 하이퍼파라미터 자동 조정
• 모델 버전 관리 및 실험
• 실시간 예측 API 제공

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🛠 LangChain이란?

LangChain은 LLM(Large Language Model)을 활용한 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 프레임워크예요. 단순한 프롬프트 호출을 넘어서, 문서 검색, 외부 API 연동, 체인 구성 등 복잡한 기능도 손쉽게 조합할 수 있어요.

 

활용 예시:

• AI 챗봇
• 텍스트 기반 보고서 생성기
• 문서 기반 질의응답 시스템

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🔗 Vertex AI와 LangChain을 연결하면?

이 둘을 함께 쓰면, Google Cloud의 강력한 AI 인프라에 LangChain의 유연한 워크플로우가 더해져, 복잡한 AI 서비스도 쉽게 구축할 수 있어요. 예를 들어, Vertex AI에서 학습한 모델을 LangChain이 가져다 쓰고, 거기에 문서 로딩이나 프롬프트 구성 등을 추가하면 끝!

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🧑‍💻 실습 시작! Vertex AI + LangChain 튜토리얼

1단계. Vertex AI 프로젝트 설정하기

1. Google Cloud 프로젝트 생성
   콘솔에서 새 프로젝트를 만들고, 이름을 지정하세요.
2. Vertex AI API 활성화
   API 라이브러리에서 ‘Vertex AI’를 검색해 활성화합니다.
3. 서비스 계정 생성 및 인증 키 발급
   서비스 계정 생성 → 역할은 Vertex AI 관리자 → JSON 키 다운로드

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2단계. LangChain 설치 및 설정

 

pip install langchain google-cloud-aiplatform

 

import os
from langchain.llms import VertexAI
from google.cloud import aiplatform

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "your-key.json"

aiplatform.init(project="your-project-id", location="us-central1")

vertex_llm = VertexAI(model_name="your-model-name")

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3단계. LangChain으로 텍스트 생성 앱 만들기

from langchain.chains import SimpleChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

template = PromptTemplate(
    input_variables=["input_text"],
    template="아래 입력에 대한 자세한 설명을 생성해줘: {input_text}"
)

chain = SimpleChain(llm=vertex_llm, prompt=template)

result = chain.run(input_text="변수명이 프로그래밍에서 왜 중요한가요?")
print(result)

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4단계. 문서에서 자동으로 정보 추출하기

from langchain.document_loaders import TextLoader

loader = TextLoader("document.txt")
docs = loader.load()

for doc in docs:
    print(chain.run(input_text=doc.page_content))

 

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5단계. 모델 세부 설정 및 파인튜닝 활용

custom_llm = VertexAI(
    model_name="your-custom-model",
    temperature=0.7,
    max_tokens=150,
    top_p=0.9,
)

response = chain.run(input_text="기계학습이 산업을 어떻게 변화시키고 있나요?")
print(response)

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6단계. 실제 서비스처럼 배포하기

Google Cloud에서 Vertex AI → 모델 → 배포 클릭
LangChain에서는 다음처럼 엔드포인트 모델을 사용할 수 있습니다.

deployed_model = VertexAI(model_name="your-deployed-model-id")
print(deployed_model("AI가 고용 시장에 미치는 영향은?"))

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✅ 마무리: 이 조합, 왜 쓸만할까?

• Vertex AI의 스케일링, 안정성, 배포 편의성
• LangChain의 프롬프트 구성, 체인 구조, 문서 처리 능력

이 조합을 통해 단순한 데모를 넘어 실전에서 쓸 수 있는 AI 앱을 만들 수 있습니다.

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🔮 다음 스텝은?

• Google Gemini, Claude 등 다른 LLM 연동 시도
• LangChain의 Agent 기능 추가
• PDF, SQL 데이터 연결 등 복잡한 입력 다루기

AI 서비스를 본격적으로 만들고 싶은 분들에겐 아주 강력한 조합이에요. 이 글이 도움이 되셨다면 댓글이나 공감도 부탁드려요 😊