LangChain: LLM 기반 애플리케이션 프레임워크

LangChain: LLM 기반 애플리케이션 프레임워크

LangChain은 대형 언어 모델(LLM: Large Language Model)을 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕는 Python 기반 프레임워크이다. 다양한 데이터 소스와 LLM을 연결하여 복잡한 체인(chain) 형태의 응답 흐름을 구성할 수 있으며, 챗봇, 에이전트, 질의 응답 시스템 등 고도화된 AI 시스템 개발에 유용하다.

LangChain 개요

• Python 및 JavaScript 지원
• OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등 다양한 LLM API 통합 가능
• 문서 기반 질의응답 (RAG: Retrieval-Augmented Generation) 지원
• 체인(Chains), 에이전트(Agents), 도구(Tools) 등 모듈화된 구성
• FastAPI, Streamlit, Gradio 등과 연계 용이

설치 방법

pip install langchain

문서 검색 기능을 위한 추가 설치 예:

pip install chromadb langchain-openai tiktoken

LangChain 기본 구성 요소

1. LLM

OpenAI, Cohere, HuggingFace 모델 등 다양한 LLM과의 연동을 지원한다.

from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
response = llm("LangChain이란 무엇인가?")

2. Prompt Template

프롬프트를 구조화하여 반복적으로 사용할 수 있다.

from langchain.prompts import PromptTemplate

template = "질문: {question}\n답변:"
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

3. Chains

프롬프트, LLM, 출력 파서를 연결하여 체인 형태로 구성할 수 있다.

from langchain.chains import LLMChain

chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
result = chain.run("LangChain의 핵심 기능은?")

4. Document Loaders & Vector Stores

문서를 불러와 벡터화하고, 임베딩 기반 검색을 가능하게 한다.

from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.document_loaders import TextLoader

loader = TextLoader("example.txt")
documents = loader.load()

5. Agents & Tools

에이전트는 다양한 도구를 조합하여 멀티스텝 추론을 수행할 수 있다.

from langchain.agents import initialize_agent, Tool

tools = [Tool.from_function(...)]
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")

LangChain의 주요 사용 사례

• RAG 기반 검색 시스템
• LLM 기반 대화형 챗봇
• 데이터 분석 및 요약 도우미
• 문서 기반 질의 응답 시스템
• 멀티에이전트 협력 시스템

LangChain의 장점

• LLM 활용에 최적화된 추상화 제공
• 컴포넌트 단위로 재사용 가능한 구조
• 다양한 외부 API 및 데이터베이스 연동 가능
• Chain, Agent 패턴을 통한 복잡한 워크플로우 구성