LangChain과 대형 언어 모델(LLMs)에 대한 종합 가이드

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 대형 언어 모델(LLM)과 같은 고급 AI 도구들이 많은 주목을 받고 있습니다. 이러한 모델들은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있으며, 이를 통해 다양한 응용 프로그램이 개발되고 있습니다. 이번 글에서는 LLM과 LangChain에 대해 자세히 알아보고, 이를 활용한 간단한 튜토리얼도 함께 진행해 보겠습니다.

 

 

LangChain과 대형 언어 모델(LLMs)에 대한 종합 가이드

 

 

대형 언어 모델(LLM)란 무엇인가?

대형 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 기계 학습 알고리즘입니다. 대표적인 예로 OpenAI의 GPT-3와 GPT-4가 있습니다. 이러한 모델들은 수백만에서 수십억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 번역, 요약, 질문-응답, 창의적인 글쓰기 등 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

LLM은 주로 인터넷, 책, 기타 텍스트 자료로 구성된 광범위한 데이터셋을 학습합니다. 이를 통해 단어와 구절 사이의 패턴과 관계를 분석하여 일관되고 맥락에 맞는 출력을 생성합니다. 이러한 모델들은 다양한 언어 작업을 수행할 수 있지만, 실제로 이해하거나 감정을 갖고 있지는 않습니다.

 

대형 언어 모델의 주요 특징

• 트랜스포머 네트워크: LLM은 주로 트랜스포머 네트워크라는 딥러닝 구조를 기반으로 합니다. 이 모델은 시퀀스 내 요소들 간의 관계를 파악하여 문맥과 의미를 이해합니다.
• 광범위한 데이터 학습: LLM은 대규모 데이터셋을 학습하여 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다.
• 다양한 응용: 번역, 요약, 질문-응답, 창의적인 글쓰기 등 다양한 작업에 사용될 수 있습니다.

 

LangChain이란 무엇인가?

LangChain은 2022년 10월 해리슨 체이스에 의해 개발된 오픈 소스 플랫폼으로, 대형 언어 모델을 활용한 강력한 응용 프로그램을 구축하기 위해 설계되었습니다. LangChain은 채팅봇, 자동 질문-응답, 텍스트 요약 등 다양한 용도로 사용될 수 있는 종합적인 도구 세트를 제공합니다.

LangChain은 다음과 같은 6개의 주요 모듈로 구성되어 있습니다:

1. 대형 언어 모델: 다양한 LLM과 상호작용할 수 있는 표준 인터페이스를 제공합니다.
2. 프롬프트 생성: 프롬프트를 생성하고 처리하는 다양한 클래스와 함수를 제공합니다.
3. 대화 메모리: 과거의 대화 내용을 관리하고 수정할 수 있는 메모리 모듈을 포함합니다.
4. 지능형 에이전트: 사용자 입력에 따라 적절한 도구를 선택할 수 있는 종합적인 툴킷을 제공합니다.
5. 인덱스: 문서를 체계적으로 정리하여 LLM과 효과적으로 상호작용할 수 있게 합니다.
6. 체인: 복잡한 작업을 수행하기 위해 여러 LLM을 연결하거나 다른 모듈과 결합할 수 있는 표준 인터페이스를 제공합니다.

 

LangChain의 작동 원리

LangChain은 대량의 데이터를 작은 조각으로 나누어 벡터 스토어에 쉽게 임베드할 수 있습니다. 사용자가 프롬프트를 입력하면, LangChain은 벡터 스토어에서 관련 정보를 검색합니다. 정확하거나 거의 일치하는 정보가 발견되면, 이를 LLM에 제공하여 사용자가 원하는 답변을 생성합니다.

 

LangChain 시작하기

LangChain을 사용하려면 개발 환경이 필요합니다. 여기서는 SingleStore의 Notebooks 기능을 사용하여 튜토리얼을 진행하겠습니다. SingleStore는 실시간 분석을 제공하는 분산 인메모리 SQL 데이터베이스 관리 시스템으로, 높은 성능과 속도를 자랑합니다.

 

단계별 튜토리얼

 

SingleStore 가입 및 노트북 생성:

LangChain 설치:

!pip install -q langchain

 

OpenAI API 설치 및 설정:

!pip install -q openai
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "Your-API-Key"

 

 

LLM 예측 실행:

from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0.7)
text = "what are the 5 most populated cities in the world?"
print(llm(text))

 

프롬프트 템플릿 생성:

from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input"],
    template="what are the 5 most {input} cities in the world?",
)

 

체인 생성 및 예측:

from langchain.chains import LLMChain
llm = OpenAI(temperature=0.7)
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["attribute"],
    template="What is the largest {attribute} in the world?",
)
llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
print(llm_chain.predict(attribute="ocean"))

 

 

간단한 채팅 응용 프로그램 개발

필요한 종속성 설치:

pip install langchain openai

 

종속성 임포트:

from langchain import ConversationChain, OpenAI, PromptTemplate, LLMChain
from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory

 

 

LLM 템플릿 커스터마이즈 및 초기화:

template = """Assistant is a large language model trained by OpenAI.
{history}
Human: {human_input}
Assistant:"""
prompt = PromptTemplate(input_variables=["history", "human_input"], template=template)
chatgpt_chain = LLMChain(
    llm=OpenAI(openai_api_key="YOUR-API-KEY", temperature=0),
    prompt=prompt,
    verbose=True,
    memory=ConversationBufferWindowMemory(k=2),
)
output = chatgpt_chain.predict(human_input="What is SingleStore?")
print(output)

 

 

위의 과정을 통해 LangChain과 LLM을 활용한 간단한 채팅 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 개발자는 더욱 복잡하고 강력한 AI 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다.

LangChain은 대형 언어 모델을 활용한 응용 프로그램 개발을 위한 필수적인 프레임워크로 자리 잡고 있습니다. 기존의 도구와 플랫폼과는 달리, LangChain은 복잡한 AI 응용 프로그램을 위해 설계된 보다 견고하고 다재다능한 프레임워크를 제공합니다. LangChain을 통해 데이터 엔지니어와 개발자는 AI 기반 응용 프로그램의 가능성을 재정의할 수 있습니다.

 

 

벡터 데이터베이스의 중요성

AI 응용 프로그램과 LLM을 효과적으로 활용하려면 벡터 데이터베이스에 대한 이해가 필수적입니다. 벡터 데이터베이스는 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 방법을 제공하여, LLM과 같은 고급 모델과의 상호작용을 용이하게 합니다. 벡터 데이터베이스에 대한 자세한 내용은 관련 문서를 참고하시기 바랍니다.