LangChain Tutorial : 1. LangChain 소개

LangChain은 GPT로 대표되는 Large Language Model(LLM)을 이용해 파이프라인과 앱을 빠르고 쉽게 개발할 수 있도록 도와주는 프레임워크 입니다. LangChain을 이용해서 챗봇, 생성형 질의 응답, 요약 등 다양한 어플리케이션을 만들 수 있습니다. 인공지능의 대중화에 아주 큰 영향을 미칠 프레임워크라고 생각합니다.

 

이 프레임워크의 중요 아이디어는 "Chain(체인, 연쇄 작용)" 입니다. 서로다른 다양한 컴포넌트들을 연결시켜 LLM을 중심으로 진보한 사용 사례를 만들어 낼 수 있습니다. 이러한 체인은 다음과 같은 여러개의 컴포넌트들로 구성될 수 있습니다.

 

• 프롬프트 탬플릿: 프롬프트 탬플릿은 여러가지 타입의 프롬프트를 지원하기 위한 탬플릿 입니다. 챗봇 스타일의 연속적인 대화나, 단발성 질의 응답등 다양한 형태의 탬플릿을 만들 수 있습니다.
• LLM: LLM 도 중요한 컴포넌트 중 하나입니다. 다양한 형태의 LLM을 지원하며 OpenAI, HuggingFace 등의 API호출 형태와 로컬에서 실행되는 LLaMA, 커스텀 LLM등도 지원됩니다.
• 에이전트: 에이전트는 LangChain의 가장 중심에 있는 모둘이라고 볼 수 있습니다. 에이전트에는 LLM과 웹서치, 계산기 등 다양한 도구(Tools), 동작에 관여하는 여러 패키지를 포함시킬 수 있습니다. 에이전트는 LLM을 이용해 어떤 액션을 취해야 할지 결정하며 앞에서 주어진 도구들중 어떤도구를 사용할지 스스로 결정하여 결과를 도출해 냅니다.
• 메모리: 메모리는 이전 응답, 실행 내용 등을 기억하는 저장소 역할을 합니다. 단기기억(Short-Term) 메모리와, 장기기억(Long-Term) 메모리로 구분됩니다.

 

참고자료:

https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html