LangChain으로 자신만의 언어 모델을 구축하는 비법을 알아보세요. 프로세스를 간소화하고, 쉽게 통합하며, AI 개발의 힘을 발휘하세요.
서론
OpenAI의 GPT-3, Google의 BERT, Meta의 LLaMA 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 마케팅 자료, 데이터 과학 코드, 시에 이르기까지 다양한 텍스트 유형 생성을 촉진하며 여러 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 사용자 친화적인 채팅 인터페이스로 주목받는 ChatGPT가 상당한 관심을 받았지만, 다양한 소프트웨어 애플리케이션에 LLM을 통합할 수 있는 탐구되지 않은 기회가 많습니다. 생성형 AI와 LLM의 변혁적 잠재력에 흥미가 있다면, 이 튜토리얼이 적합합니다. 여기서는 GPT와 같은 LLM을 활용한 애플리케이션 구축을 위해 설계된 오픈소스 Python 프레임워크인 LangChain을 소개합니다. ‘Building Multimodal AI Applications with LangChain & the OpenAI API AI Code Along’ 세션을 통해 LangChain으로 AI 애플리케이션을 구축하는 세계를 탐험해보세요. Whisper 음성-텍스트 AI를 사용하여 YouTube 동영상 콘텐츠를 텍스트로 변환하고, 이후 GPT를 사용하여 콘텐츠에 대한 질문을 하는 방법을 배울 수 있습니다.
LangChain이란?
LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 애플리케이션 개발을 간소화하기 위해 세심하게 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. LLM 중심 애플리케이션 구축을 단순화하는 포괄적인 도구, 구성 요소 및 인터페이스를 제공합니다. LangChain을 사용하면 언어 모델과의 상호 작용 관리, 서로 다른 구성 요소를 원활하게 연결, API 및 데이터베이스와 같은 리소스 통합이 쉬워집니다. 데이터 엔지니어링 및 데이터 애플리케이션에서 LangChain의 역할에 대한 자세한 내용은 전용 기사를 참조하세요. LangChain 플랫폼은 개발자가 애플리케이션에 손쉽게 통합할 수 있는 API 레퍼토리를 제공하여 처음부터 시작할 필요 없이 언어 처리 기능을 부여할 수 있게 합니다. 결과적으로 LangChain은 LLM 기반 애플리케이션을 만드는 과정을 크게 가속화하여 다양한 전문성을 가진 개발자에게 접근성을 높입니다. 챗봇, 가상 비서, 언어 번역 유틸리티, 감정 분석 도구는 LLM으로 구동되는 다양한 애플리케이션의 예입니다. LangChain을 활용하면 개발자는 정확한 요구 사항에 맞춰 맞춤형 언어 모델 기반 애플리케이션을 제작할 수 있습니다. 자연어 처리가 계속 발전하고 더 널리 채택됨에 따라 이 기술의 잠재적 응용 분야는 사실상 무한해질 것입니다. 다음은 LangChain을 차별화하는 몇 가지 주요 기능입니다.
- 특정 요구에 맞게 사용자 정의 가능한 프롬프트
- 고급 사용 시나리오를 해결하기 위한 체인 링크 구성 요소 제작
- 데이터 증강 및 GPT, HuggingFace Hub와 같은 최신 언어 모델 기능에 액세스하기 위한 모델 원활 통합
- 특정 요구 사항에 맞게 혼합 및 매칭 가능한 다용도 구성 요소
- 컨텍스트를 조작하여 정확성과 사용자 만족도를 높이기 위한 방향 설정 및 유도
LangChain의 주요 구성 요소
LangChain은 유연성과 모듈성을 강조하여 자연어 처리 파이프라인을 개별 구성 요소로 분해합니다. 이 접근 방식은 개발자가 워크플로를 요구 사항에 맞게 사용자 정의할 수 있게 하여 다양한 부문과 시나리오에서 다양한 AI 애플리케이션에 LangChain을 적용할 수 있게 합니다.
구성 요소와 체인
LangChain에서 구성 요소는 언어 처리 파이프라인 내에서 특정 기능을 실행하는 전문화된 모듈을 나타냅니다. 이러한 구성 요소는 서로 연결되어 '체인’을 형성할 수 있으며, 이를 통해 맞춤형 워크플로를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇 체인에는 감정 분석, 의도 인식, 응답 생성을 위한 모듈이 포함될 수 있습니다.
프롬프트 템플릿
LangChain은 특정 값을 삽입하여 동적으로 조정할 수 있는 재사용 가능한 프롬프트 템플릿을 제공합니다. 예를 들어, 사용자 이름을 묻는 템플릿은 실제 사용자 이름을 삽입하여 개인화할 수 있습니다. 이 기능은 동적 리소스를 기반으로 프롬프트를 생성하는 것을 용이하게 합니다.
벡터 스토어
벡터 스토어는 문서 의미의 숫자 표현을 분석하는 임베딩을 통해 정보를 저장하고 검색하는 것을 용이하게 합니다. 이러한 임베딩을 위한 저장 시설 역할을 하는 벡터 스토어는 의미적 유사성을 기반으로 효율적인 검색을 가능하게 합니다.
인덱스와 리트리버
인덱스는 모델의 학습 데이터에 대한 세부 정보와 메타데이터를 저장하는 데이터베이스 역할을 하며, 리트리버는 특정 정보를 위해 이 인덱스를 신속하게 검색합니다. 이는 컨텍스트와 관련 정보를 제공하여 모델의 응답을 향상시킵니다.
출력 파서
출력 파서는 모델이 생성한 응답을 다듬어 원치 않는 콘텐츠를 관리하거나 출력 형식을 조정하거나 응답에 추가 데이터를 보충합니다. 결과적으로 출력 파서는 언어 모델의 응답에서 JSON 객체와 같은 구조화된 결과를 추출하는 데 도움을 줍니다.
예제 선택기
LangChain의 예제 선택기는 모델의 학습 데이터에서 관련 인스턴스를 식별하여 생성된 응답의 정확성과 관련성을 향상시킵니다. 이러한 선택기는 특정 유형의 예제를 우선시하거나 관련 없는 예제를 필터링하도록 사용자 정의할 수 있어 사용자 입력에 기반한 맞춤형 AI 응답을 보장합니다.
에이전트
에이전트는 특정 사용 사례에 맞게 조정된 특정 프롬프트, 메모리 및 체인을 각각 갖춘 고유한 LangChain 인스턴스를 나타냅니다. 이러한 에이전트는 웹, 모바일, 챗봇 등 다양한 플랫폼에 배포되어 다양한 사용자에게 서비스를 제공할 수 있습니다.
Python으로 LangChain 설정하기
Python에서 LangChain을 설치하는 것은 매우 간단합니다. pip 또는 conda를 사용하여 설치할 수 있습니다.
pip를 사용한 설치
conda를 사용한 설치
LangChain의 기본 프레임워크를 설정하면 그 기능의 기초가 마련됩니다. 그러나 LangChain이 다양한 모델 제공자, 데이터 저장소 등과 원활하게 통합될 때 진정한 장점이 발휘됩니다.
환경 설정
LangChain을 통합하는 것은 일반적으로 다양한 모델 제공자, 데이터 저장소, API 등과의 통합을 수반합니다. 다른 통합 프로세스와 마찬가지로 LangChain에 작동에 필요한 관련 API 키를 제공하는 것이 필수적입니다. 이는 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.
- 키를 환경 변수로 설정
- 키를 관련 클래스에서 직접 설정
LangChain에서 언어 모델 애플리케이션 구축 방법
LangChain은 OpenAI, Cohere, Hugging Face와 같은 다양한 언어 모델 제공자와의 인터페이스를 위해 설계된 LLM 클래스를 제공합니다. LLM의 핵심 기능은 텍스트 생성입니다. LangChain을 사용하면 문자열 프롬프트를 받아 해당 출력을 생성하는 애플리케이션을 구축하는 것이 매우 간단합니다.
출력: >>> “데이터를 만지작거리면 무엇을 얻을까? 데이터 과학자!” 위 예제에서는 OpenAI의 text-ada-001 모델을 사용하고 있습니다. HuggingFace의 오픈소스 모델로 변경하려면 간단히 변경하면 됩니다:
Hugging Face 허브 토큰 ID는 HF 계정에서 얻을 수 있습니다. 여러 프롬프트가 있는 경우 generate 메서드를 사용하여 한 번에 프롬프트 목록을 보낼 수 있습니다:
출력:
1
LangChain으로 개발할 수 있는 가장 기본적인 애플리케이션은 선택한 언어 모델에 프롬프트를 보내고 응답을 받는 것입니다. 이 간단한 설정에서는 temperature와 같은 다양한 매개변수를 조정할 수 있습니다. temperature 매개변수는 출력의 무작위성을 조절하며 기본값은 0.7입니다.
다단계 워크플로우에서 LLM과 프롬프트 통합
LangChain 맥락에서 체인은 LLM을 다른 요소와 통합하여 애플리케이션을 구축하는 것을 포함합니다. 예를 들면:
- 여러 LLM을 순차적으로 연결하여 첫 번째 LLM의 출력이 두 번째 LLM의 입력으로 사용됩니다.
- LLM을 프롬프트 템플릿과 통합.
- 질문 응답과 같이 LLM을 외부 데이터 소스와 결합.
- LLM을 채팅 기록과 같은 장기 메모리와 통합.
결론 및 영감
얼마 전만 해도 ChatGPT의 인상적인 능력에 우리 모두는 경외심을 느꼈습니다. 그러나 환경은 빠르게 진화하여 LangChain과 같은 새로운 개발자 도구가 등장했습니다. 이를 통해 우리는 몇 시간 만에 개인 노트북에서도 비슷하게 놀라운 프로토타입을 만들 수 있습니다. LangChain은 오픈소스 Python 프레임워크로, LLM(대규모 언어 모델)을 기반으로 한 애플리케이션을 개발할 수 있게 해줍니다. 이 프레임워크는 다양한 기초 모델에 대한 다용도 인터페이스를 제공하고, 프롬프트 관리를 간소화하며, 프롬프트 템플릿, 추가 LLM, 외부 데이터 및 에이전트를 통한 기타 도구(최신 업데이트 기준)와 같은 다양한 구성 요소의 중앙 허브 역할을 합니다. 생성형 AI 및 LLM의 최신 발전 동향을 파악하려면 LangChain 및 GPT를 사용한 AI 애플리케이션 구축 웨비나에 참석하세요. 이 세션에서는 AI 애플리케이션 개발에 LangChain을 활용하는 기본 사항을 이해하고, AI 애플리케이션 구조화 방법을 배우며, 최적의 성능을 위해 텍스트 데이터를 임베딩하는 기술을 발견할 수 있습니다. 또한 생성형 AI 도구 환경에 대한 치트 시트를 살펴보고, 다양한 도구, 그 응용 프로그램 및 다양한 부문에 미치는 영향을 분류할 수 있습니다. 또는 novita.ai의 대규모 언어 모델을 직접 사용해볼 수 있습니다. 다양한 모델을 갖춘 Novita AI의 LLM은 강력한 추론 API를 통해 검열되지 않고 제한 없는 대화를 제공합니다. 가장 저렴한 가격과 확장 가능한 모델로 Novita AI LLM 추론 API는 2초 미만의 놀라운 안정성과 매우 낮은 지연 시간을 제공합니다.
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