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- 랭체인
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- 벡터스토어
- 에이전트
- 프롬프트 분류체계1: 교육 분류체계2: 기술 분류체계3: 성인 근거: 랭체인이라는 언어 모델 기반 애플리케이션 개발 프레임워크에 대해 설명합니다. 챗봇 개발에 관심 있는 분들이나 언어 모델을 실무에 활용하고자 하는 분들을 대상으로 합니다. Description: 랭체인은 언어 모델의 한계를 극복하고 다양한 기능을 통합하여 더 강력하고 실용적인 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원하는 프레임워크이다.
랭체인(Langchain) 강의 요약
강의 소개
이 강의는 랭체인이라는 언어 모델 기반 애플리케이션 개발 프레임워크에 대해 설명합니다. 챗봇 개발에 관심 있는 분들이나 언어 모델을 실무에 활용하고자 하는 분들을 대상으로 합니다. 강사는 실제 프로젝트 경험을 바탕으로 랭체인의 개념, 작동 원리, 활용 방법을 소개합니다.
랭체인 핵심 개념
- 랭체인: 언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크입니다. 언어 모델 API를 효과적으로 활용하여 강력하고 차별화된 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원합니다.
- 랭체인의 필요성: 언어 모델 자체의 한계를 극복하고, 특정 데이터 소스를 기반으로 대화를 하거나, 다양한 환경과 상호작용하는 에이전트 기능을 구현하기 위해 필요합니다.
언어 모델(LLM)의 한계
- 정보 접근 제한: 언어 모델은 학습 데이터에 포함되지 않은 최신 정보나 특정 지식에 대한 접근이 제한적입니다. (예: ChatGPT는 2021년 10월까지의 데이터만 학습)
- 토큰 제한: 언어 모델은 입력 및 출력 토큰 수에 제한이 있어 긴 문서를 처리하거나 복잡한 대화를 나누는 데 어려움이 있습니다.
- 환각 현상: 언어 모델은 정보가 부족한 상황에서도 그럴듯한 거짓 정보를 생성할 수 있어 신뢰성 문제가 발생할 수 있습니다.
랭체인을 통한 LLM 한계 극복
- 정보 접근 제한 해결: 벡터 스토어 기반 정보 탐색, 에이전트 활용 검색 결합 등을 통해 다양한 정보에 접근합니다.
- 토큰 제한 해결: 텍스트 스플리터를 활용하여 문서를 분할하고, 요약 후 답변을 생성합니다.
- 환각 현상 해결: 주어진 문서에 대해서만 답변하도록 프롬프트를 조정하여 신뢰성을 높입니다.
랭체인 주요 구성 요소
- LLM (Large Language Model): 랭체인을 구동하는 핵심 엔진입니다. GPT, PaLM, 오픈 소스 모델 등 다양한 LLM을 사용할 수 있습니다.
- 프롬프트 (Prompt): 언어 모델에 지시하는 명령문입니다. 프롬프트 템플릿, 예제 선택기(Example Selector), 출력 파서(Output Parser) 등을 통해 더 효과적인 프롬프트 작성이 가능합니다.
- 인덱스 (Index): 언어 모델이 문서를 쉽게 탐색할 수 있도록 구조화하는 모듈입니다. 다큐먼트 로더(Document Loader), 텍스트 스플리터(Text Splitter), 벡터 스토어(Vector Store), 리트리버(Retriever) 등이 포함됩니다.
- 메모리 (Memory): 대화의 맥락을 기억하여 이전 대화 내용을 바탕으로 답변할 수 있도록 합니다.
- 체인 (Chain): 여러 프롬프트와 LLM 호출을 연결하여 복잡한 작업을 수행합니다. Question Answering 체인, 요약 체인(Summarization Chain) 등 다양한 체인이 있습니다.
- 에이전트 (Agent): 웹 검색, 쿼리 작성 등 다양한 도구를 자체적으로 판단하여 활용할 수 있게 합니다.
PDF 챗봇을 통한 랭체인 활용 예시
- 문서 업로드: PDF 문서를 다큐먼트 로더를 통해 로드합니다.
- 문서 분할: 긴 문서를 텍스트 스플리터를 사용하여 여러 청크로 분할합니다.
- 임베딩: 분할된 문서를 수치화하여 벡터 스토어에 저장합니다.
- 검색: 질문과 가장 유사한 청크를 벡터 스토어에서 검색합니다.
- 답변 생성: LLM이 qaa 체인을 통해 검색된 청크와 함께 프롬프트를 구성하여 답변을 생성합니다.
결론
랭체인은 언어 모델의 한계를 극복하고 다양한 기능을 통합하여 더 강력하고 실용적인 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다. 비전공자도 쉽게 따라 할 수 있도록 설계되었으며, 복잡한 코딩 없이도 챗봇을 포함한 여러 LLM 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다.