LangChain 기초 기본체인, 멀티체인

인프런 무료 강의를 통해 LangChain에 대해 학습한 내용을 정리한다.

강의 

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기본용어

LangChain (랭체인)

- chatGPT 같은 생성형 AI 모델을 기반으로, LLM과 외부 데이터를 결합하여 어플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 프레임워크

- 단순히 모델에 질문을 던지는 수준을 넘어, 데이터베이스를 조회하거나, 웹 검색을 수행하고
그 결과를 다시 모델에 전달하는 전 과정을 구조화 한다.

- 데이터 분석, 업무 자동화, 챗봇 등 다양한 형태의 애플리케이션을 만들 수 있다.

기본체인

- 사용자 입력(프롬프트)을 받아 LLM을 통해 적절한 응답이나 결과를 생성하는 구조이다.

- 구성요소 : Prompt + LLM

멀티체인

- 기본 체인을 여러개 연결해서 구성하는 개념

 

랭체인의 일반적인 작동 방식

1. 프롬프트 생성 : 애플리케이션은 사용자의 요구 사항이나 특정 작업을 정의하는 프롬프트를 생성성한다.
                            프롬프트는 LLM에 전달되기 전에 작업 목적과 맥락을 명확히하기 위해 최적화될 수 있다.

2. LLM 처리 : 프롬프트 분석, 학습된 지식을 바탕으로 응답을 생성한다.

3. 응답 변환 : LLM에 의해 생성된 응답은 애플리케이션으로 반환된다.

                     응답의 형태는 직접적인 답변, 생성된 텍스트, 요약된 정보 등 다양하다.

 

개발 환경

• python : 3.10.0 이상 3.12 미만
• LangChain v0.1.10
• OpenAI : GPT-3.5-turbo-0125
• 코드 에디터 : 구글 colab

실습

1. 라이브러리 설치

!pip install langchain langchain-openai tiktoken

• !(느낌표) : 파이썬 코드를 실행하는 환경인 Jupyter 셀 안에서 쉘(터미널) 명령어를 실행하기 위해 붙임
• langchain : LLM을 활용한 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있는 프레임워크
                     프롬프트 관리, 체인 구성, RAG, 에이전트 등 AI 앱 개발에 필요한 핵심 도구들을 제공
• langchain-openai : OpenAI의 모델(PT-4, GPT-3.5 등)을 사용하기 위한 통합 패키지
                                   ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings 같은 클래스를 제공
                                  💡 Claude를 쓰려면 langchain-anthropic을 설치해야 한다
• tiktoken : OpenAI가 만든 토큰 계산 라이브러리(토크나이저)
                   텍스트를 모델에 보내기 전에 토큰 수를 미리 세거나, 긴 문서를 적절한 크기로 자를 때(chunking) 내부적으로 사용된다                     LangChain이 자동으로 의존해서 쓰는 경우가 많아 함께 설치하는 게 관례다

2. 환경변수 등록

import os

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'API_KEY'

openai 에서 발급받은 API KEY를 여기서 할당한다.

3.  LLM 모델 할당 및 체인 실행

from langchain_openai import ChatOpenAI

# model
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125")

# chain 실행
llm.invoke("지구의 자전 주기는?")