LangChain은 대규모 언어 모델, 외부 데이터 소스 및 사용자 정의 논리를 연결하는 모듈식 확장 가능한 프레임워크를 제공합니다. 챗봇, 에이전트, QA 시스템 등을 쉽게 구축할 수 있도록 체인, 프롬프트, 메모리 관리 그리고 도구 통합을 하나의 API로 제공하여 단순화합니다.
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LangChain
LangChain은 대규모 언어 모델, 외부 데이터 소스 및 사용자 정의 논리를 연결하는 모듈식 확장 가능한 프레임워크를 제공합니다. 챗봇, 에이전트, QA 시스템 등을 쉽게 구축할 수 있도록 체인, 프롬프트, 메모리 관리 그리고 도구 통합을 하나의 API로 제공하여 단순화합니다.
추천
LangChain란?
LangChain은 AI 기반 애플리케이션 개발을 가속화하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다. 여러 언어 모델 호출(체인), 외부 도구와 상호작용하는 에이전트 구축, 대화 메모리 관리를 위한 추상화를 제공합니다. 개발자는 프롬프트, 출력 분석기, 엔드 투 엔드 워크플로우를 정의할 수 있습니다. 벡터 저장소, 데이터베이스, API와 호스팅 플랫폼과의 통합을 통해 실전 배포 가능한 챗봇, 문서 분석, 코드 도우미, 맞춤형 AI 파이프라인 등을 구축할 수 있습니다.
LangChain을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- 머신러닝 엔지니어
- 데이터 과학자
- NLP 연구원
- AI 애플리케이션 구축 소프트웨어 엔지니어
LangChain 사용 방법은?
- 단계 1: pip install langchain으로 설치.
- 단계 2: 언어 모델과 체인 클래스를 임포트.
- 단계 3: 프롬프트와 체인 단계를 정의.
- 단계 4: 메모리 또는 상태 관리를 구성.
- 단계 5: 외부 도구 또는 API를 에이전트에 통합.
- 단계 6: chain.run() 또는 agent.run() 을 실행하여 결과를 처리합니다.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
LangChain의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 멀티스텝 워크플로우를 위한 체인 추상화
- 도구 지원 AI 어시스턴트를 위한 에이전트 프레임워크
- 프롬프트 템플릿 및 출력 파서
- 대화 상태를 위한 메모리 모듈
- API, 데이터베이스, 벡터 저장소와의 통합
- 비동기 및 동기 실행
장점
- AI 애플리케이션 개발 가속화
- 모듈형 및 확장 가능한 아키텍처
- 외부 데이터 소스와의 원활한 통합
- 커뮤니티 중심의 풍부한 문서화
- 실전 배포 가능 파이프라인 및 배포 지원
LangChain의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 고객 지원 채팅봇
- 문서 질문응답 시스템
- 자동 코드 검토 및 생성
- 지식 베이스 검색 도우미
- 데이터 추출 및 요약 파이프라인
LangChain의 자주 묻는 질문
LangChain 회사 정보
LangChain 리뷰
5/5
LangChain의 주요 경쟁자와 대안은?
- Haystack
- LlamaIndex
- PromptFlow
- OpenAI Functions
- Microsoft Semantic Kernel