LangChain은 대형 언어 모델 기반 애플리케이션 개발을 간소화하는 오픈 소스 Python 및 JavaScript 프레임워크입니다. 프롬프트 템플릿, 모델 래퍼, 체인, 에이전트, 메모리 시스템, 벡터 스토어 통합과 같은 모듈형 구성품을 제공하여 LLM 호출의 체인화, 대화 상태 관리, 복잡한 AI 워크플로우의 조율을 용이하게 합니다. 개발자는 최소한의 보일러플레이트로 챗봇, RAG 시스템, 자율 에이전트를 빠르게 프로토타입하고 배포할 수 있습니다.
LangChain은 대형 언어 모델 기반 애플리케이션 개발을 간소화하는 오픈 소스 Python 및 JavaScript 프레임워크입니다. 프롬프트 템플릿, 모델 래퍼, 체인, 에이전트, 메모리 시스템, 벡터 스토어 통합과 같은 모듈형 구성품을 제공하여 LLM 호출의 체인화, 대화 상태 관리, 복잡한 AI 워크플로우의 조율을 용이하게 합니다. 개발자는 최소한의 보일러플레이트로 챗봇, RAG 시스템, 자율 에이전트를 빠르게 프로토타입하고 배포할 수 있습니다.
LangChain은 고급 LLM 기반 애플리케이션 구축을 위한 포괄적인 툴킷으로, 저수준 API 상호작용을 추상화하고 재사용 가능한 모듈을 제공합니다. 프롬프트 템플릿 시스템을 통해 동적 프롬프트를 정의하고 이를 연결하여 다단계 추론 흐름을 수행할 수 있습니다. 내장된 에이전트 프레임워크는 LLM 출력을 외부 도구 호출과 결합하여 웹 검색이나 데이터베이스 쿼리 같은 자율적 의사결정 및 작업 수행을 가능하게 합니다. 메모리 모듈은 대화의 문맥을 유지하며 여러 차례의 상호작용 동안 상태를 지속시킵니다. 벡터 데이터베이스와의 통합은 검색 기반 생성으로 응답을 풍부하게 하며, 확장 가능한 콜백 훅은 커스텀 로깅과 모니터링을 지원합니다. LangChain의 모듈식 구조는 빠른 프로토타이핑과 확장성을 촉진하며, 로컬 환경과 클라우드 모두에 배포할 수 있습니다.
LangChain을 사용할 사람은?
소프트웨어 개발자
데이터 과학자 및 ML 엔지니어
AI 연구자
프로덕트 매니저
기술 스타트업
LangChain 사용 방법은?
1단계: pip install langchain (Python) 또는 npm install langchain (Node.js)를 통해 LangChain 패키지를 설치합니다.
2단계: PromptTemplate, LLMChain, AgentExecutor 등 필요한 모듈을 임포트합니다.
3단계: 대상 언어 모델용 프롬프트 템플릿과 래퍼를 정의합니다.
4단계: 프롬프트를 체인에 연결하거나 필요에 따라 도구 및 메모리 모듈과 함께 에이전트를 구성합니다.