랭체인의 의미와 개념에 대해 알아보겠습니다.
langchain의 의미와 개념 이해
LangChain은 다음을 의미합니다. 대규모 언어 모델(LLM)LangChain을 기반으로 오픈소스 형태로 출시된 앱을 만드는 프레임워크를 말합니다. LangChain은 언어 모델을 기반으로 앱 개발을 더 쉽고 빠르게 만드는 앱 생성 프레임워크입니다. LangChain은 LLM 기반 앱 개발을 더 쉽게 만들 수 있는 프레임워크입니다. LangChain은 2022년 10월 Harrison Chase가 출시했습니다. LangChain 프레임워크는 데이터 가져오기, 임베딩 및 언어 모델 연결을 활성화하도록 구성되어 있습니다. LangChain 프레임워크는 데이터를 가져올 수 있는 데이터 소스, LLM 기반 단어 임베딩 모델, 생성된 임베딩을 저장할 수 있는 벡터 데이터베이스 및 LLM 형태의 언어 모델에 연결됩니다. LangChain 구성 요소는 6개입니다. LangChain의 6가지 구성 요소는 LLM Abstraction, Prompts, Chain, Index, Memory 및 Agent입니다.
Langchain의 의미와 개념에 대한 설명
LangChain은 Large Language Model(LLM)을 기반으로 앱을 빌드하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. LangChain은 Large Language Model(LLM)을 기반으로 앱을 더 쉽고 빠르게 만들 수 있는 앱 생성 프레임워크입니다. LangChain은 언어 모델의 인기와 함께 많은 주목을 받고 있는 프레임워크로, 누구나 언어 모델을 사용하여 앱을 쉽게 만들 수 있기 때문입니다. LangChain을 사용하면 데이터를 검색하는 데이터를 벡터로 변환할 수 있습니다. 챗GPT(ChatGPT)LangChain과 같은 언어 모델을 연결하는 프로세스는 누구나 쉽게 구현할 수 있습니다. LangChain을 활용하면 누구나 언어 모델을 사용하여 서비스를 빠르게 개발할 수 있습니다. LangChain은 언어 모델과 체인이라는 두 가지를 결합한 개념입니다. LangChain 프레임워크는 데이터 소스, 워드 임베딩 및 벡터 데이터베이스를 연결하여 데이터 가져오기 및 임베딩을 가능하게 합니다. 채팅GPT(채팅 GPT)LLM 형태의 언어 모델이 연결되어 완성됩니다.[랭체인 프레임워크 4가지]
Data Source는 앱 애플리케이션이 PDF, 웹 페이지, CSV 및 관계형 데이터베이스와 같은 외부 소스에서 데이터에 액세스하고 검색하여 언어 모델에 대한 컨텍스트를 구축할 수 있는 Langchain의 영역입니다. Word Embedding은 외부 소스에서 검색된 데이터를 벡터로 변환해야 하는 Langchain의 영역입니다. 언어 모델과 연결된 Word Embedding 모델에 텍스트를 전달합니다. Vector Database는 Langchain에서 생성된 임베딩이 유사성 검색을 위해 저장되는 데이터베이스 영역입니다. 다양한 소스에서 벡터를 쉽게 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. Large Language Model(LLM)은 OpenAI의 ChatGPT가 저장되는 Langchain의 영역입니다. GoogleGemini와 같은 다양한 언어 모델을 연결할 수 있는 영역입니다. LangChain에서 가장 핵심적인 역할을 하는 영역입니다. LangChain은 6가지 구성 요소로 구성되어 있습니다. LangChain의 6가지 구성 요소는 LLM 추상화, 프롬프트, 체인, 인덱스, 메모리, 에이전트입니다.[랭체인 구성요소 6가지]
LLM 추상화는 객체 지향 프로그래밍의 추상화와 유사합니다. LLM 추상화는 다양한 언어 모델이 서로 다른 특성을 가지고 있기 때문에 사용된 언어 모델에 관계없이 동일한 인터페이스를 제공하므로 언어 모델의 특성에 영향을 미치지 않습니다. 사용자는 시스템의 내부 작동이 무엇인지 알 필요 없이 인터페이스를 통해 앱을 쉽게 빌드할 수 있습니다. Langchain은 추상화를 통해 앱 애플리케이션의 프로그래밍을 간소화합니다. Prompt는 대규모 언어 모델(LLM)에 전달되는 명령입니다. Langchain은 prompt 템플릿 클래스를 사용합니다. Prompt 템플릿은 언어 모델에 전달할 수 있는 컨텍스트, 쿼리 및 출력 형식을 수동으로 작성하지 않고도 프롬프트 구성을 템플릿화하여 구조적으로 사용할 수 있는 프롬프트입니다. Chain은 언어 모델 기반 앱에서 연속적인 형태로 쿼리를 작동하기 위한 구성 요소입니다. 특정 데이터를 검색하고, 검색된 데이터를 요약하고, 요약된 데이터를 기반으로 언어 모델을 쿼리할 때 체인은 이러한 일련의 작업을 서로 연결할 수 있는 역할을 합니다. Langchain 워크플로의 핵심은 체인을 통해 링크를 만드는 것입니다. 특정 날짜까지만 제공된 데이터로 학습하는 경우 최신 정보가 필요한 문제에 답할 수 없다는 문제를 해결하기 위해 색인을 사용합니다. RAG(검색 증강 생성)외부 데이터 소스에 액세스하여 구성할 수 있는 기능을 제공합니다. Langchain의 인덱스는 외부 데이터를 쉽게 탐색할 수 있도록 구조화하는 모듈입니다. 특정 소스에서 고급 전문 정보나 최신 업데이트 정보를 사용하려면 자신의 학습 데이터 세트에 포함되지 않은 특정 외부 데이터 소스, 회사의 내부 문서 및 자료, 이메일 형태의 데이터 소스에 액세스해야 합니다. Langchain의 인덱스 영역에서는 Document Loaders, Vector DataBase, Text Splitters 기능을 활용하여 서비스를 지원할 수 있습니다. 사용자가 프롬프트를 사용하여 언어 모델과 대화를 계속할 때 메모리가 사용되고 대화의 내용과 컨텍스트가 기억되어 나중에 사용됩니다. Langchain의 메모리는 사용자가 컨텍스트를 프롬프트 창에 직접 전달하지 않고도 언어 모델이 이 컨텍스트를 기억하고 사용할 수 있도록 애플리케이션에 추가됩니다. 메모리는 언어 모델과의 사용자 대화에 대한 정보를 저장하고 나중에 사용할 수 있도록 중요한 사실을 기억하는 구성 요소입니다. 에이전트는 언어 모델과 언어 모델이 수행할 수 있는 작업 세트를 선택하는 기타 도구의 조합입니다. 에이전트는 LangChain의 강력한 모듈입니다. LangChain의 에이전트는 언어 모델을 사용하여 프롬프트를 액션 플랜으로 추출하는 ReAct 프롬프트 생성을 간소화합니다. 에이전트는 Chatbot과 같은 서비스 유형입니다. LangChain은 언어 모델을 사용하여 앱 애플리케이션을 개발하기 위한 오픈 소스 프레임워크이며 Python 및 JavaScript 라이브러리도 제공합니다. LangChain은 언어 모델을 연결하여 앱 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있으므로 복잡한 자연어 처리(NLP) 작업을 실행하는 데 필요한 소스 코드 양을 최소화할 수 있습니다. LangChain을 통해 요약 기능, 챗봇, Q&A, 데이터 증강 등을 구현할 수 있습니다. LangChain은 오픈 소스이므로 무료로 사용할 수 있습니다.