딥 네트워크 - 딥러닝 모델 분석/네트웍 통신/카메라 3A 튜닝 분야

LangChain은 해리슨 체이스가 2022년 10월에 개발한 오픈 소스 프로젝트입니다. 당시 그는 머신러닝 스타트업인 로버스트 인텔리전스(Robust Intelligence)에서 근무하고 있었습니다.

LangChain API 사용료는 다음과 같습니다:

• 기본 추적: 1,000개의 기본 추적당 $0.50 (14일 보관)
• 확장 추적: 1,000개의 확장 추적당 $4.50 (400일 보관)

LangChain을 사용하여 다양한 LLM 기반 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있습니다. 

LangChain API 사용료에 대한 구체적인 정보는 다음과 같습니다:

• 기본 추적: 1,000개의 기본 추적당 $0.50 (14일 보관)
• 확장 추적: 1,000개의 확장 추적당 $4.50 (400일 보관)

LangChain을 사용하여 다양한 LLM 기반 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있습니다. LangChain의 성능은 여러 부분에서 검증되었습니다:

1. 프롬프트 관리: 프롬프트 템플릿을 사용하여 사용자 입력을 최적화하고 관리할 수 있습니다.
2. 모델 통합: 다양한 LLM 모델과의 통합을 지원하여 API 또는 로컬 설치를 통해 작업할 수 있습니다.
3. RAG (Retrieval-Augmented Generation): RAG 아키텍처를 사용하여 필요한 데이터를 효과적으로 연동할 수 있습니다.
4. 캐싱: API 호출 비용을 절감하기 위해 캐싱을 활용할 수 있습니다.

LangChain은 복잡한 애플리케이션을 구축할 때도 성능을 유지할 수 있도록 설계되었습니다

LangChain의 성능은 여러 측면에서 검증되었습니다. 여기 몇 가지 주요 성능 요소를 소개합니다:

1. 프롬프트 관리:
   • 프롬프트 템플릿을 사용하여 사용자 입력을 최적화하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.
2. 모델 통합:
   • LangChain은 다양한 LLM 모델과의 통합을 지원합니다. API 또는 로컬 설치를 통해 작업할 수 있으며, OpenAI, Hugging Face 등 여러 모델을 사용할 수 있습니다.
3. RAG (Retrieval-Augmented Generation):
   • RAG 아키텍처를 사용하여 필요한 데이터를 효과적으로 연동할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 더 정확하고 관련성 높은 응답을 생성할 수 있습니다.
4. 캐싱:
   • API 호출 비용을 절감하기 위해 캐싱을 활용할 수 있습니다. 이는 반복적인 요청에 대해 빠른 응답을 제공하는 데 유용합니다.
5. 에이전트:
   • LangChain의 에이전트 기능은 외부 도구와의 통합을 통해 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 조회, API 호출 등을 자동으로 처리할 수 있습니다.
6. 문서 로더:
   • 다양한 형식의 문서를 로드하고 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 비정형 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다.

LangChain은 이러한 기능들을 통해 복잡한 애플리케이션을 구축하는 데 매우 유용하며, 다양한 자연어 처리 작업에 적용할 수 있습니다. 

LangChain API를 사용하여 LLM 기반의 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 모델을 구현할 때, 구체적으로 어떤 부분에 어떻게 적용할 수 있는지 대략적인 구현 과정의 예를 단계별로 설명드리겠습니다.

1. 데이터 로딩 및 전처리

먼저, 사용할 데이터를 로드하고 전처리합니다. LangChain의 DocumentLoader와 TextSplitter를 사용하여 데이터를 적절한 크기로 분할할 수 있습니다.

from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# 데이터 로드
loader = UnstructuredFileLoader("path/to/your/data.txt")
documents = loader.load()

# 텍스트 분할
splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
docs = splitter.split_documents(documents)

2. 임베딩 생성

데이터를 벡터화하여 검색할 수 있도록 임베딩을 생성합니다. LangChain의 Embeddings 클래스를 사용하여 임베딩을 생성할 수 있습니다.

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 임베딩 생성
embeddings = OpenAIEmbeddings()
doc_embeddings = embeddings.embed_documents(docs)

from langchain.vectorstores import Chroma

# 벡터 저장소 설정
vector_store = Chroma.from_documents(doc_embeddings)

4. 검색 및 생성 파이프라인 구성

검색된 데이터를 기반으로 답변을 생성하는 파이프라인을 구성합니다. RetrievalQA 체인을 사용하여 검색과 생성 과정을 통합할 수 있습니다.

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 모델 설정
llm = ChatOpenAI()

# 검색 및 생성 파이프라인 구성
qa_chain = RetrievalQA(llm=llm, retriever=vector_store.as_retriever())

5. 질문에 대한 답변 생성

구성된 파이프라인을 사용하여 질문에 대한 답변을 생성합니다.

# 질문에 대한 답변 생성
query = "What is the capital of France?"
answer = qa_chain.run(query)
print(answer)

실제 사례

이러한 방식으로 LangChain API를 사용하여 다양한 LLM 기반 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 지원 시스템, 문서 요약 시스템, 데이터 추출 시스템 등이 있습니다.

딥네트워크  CEO  /  장석원

HP :   010 3350 6509

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