소개

AI의 새로운 시대의 시작: Langchain 탐색

인공지능(AI)이 산업과 일상생활을 빠르게 변화시키고 있는 세상에서 기술 발전의 선두에 선다는 것은 그 어느 때보다 중요합니다. 수많은 혁신 중에서 Langchain은 우리가 AI와 상호 작용하고 활용하는 방식에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있는 획기적인 프레임워크로 부상하고 있습니다.

기술과 지능이 독창적으로 결합된 Langchain은 AI 환경의 등대 역할을 합니다. 이는 언어 모델을 활용하는 방법에 대한 새로운 패러다임을 나타내며 현재 표준을 훨씬 뛰어넘는 기능을 확장합니다. 그런데 Langchain이 정확히 무엇이며 왜 기술계에서 그렇게 많은 관심을 끌고 있습니까? Langchain의 복잡한 세계를 탐구하면서 우리는 이 프레임워크를 AI의 발전뿐만 아니라 기술과의 상호 작용을 재구성하는 혁신적인 도구로 만드는 레이어를 발견할 것입니다.

Langchain에서 PromptTemplate 및 LLM(대형 언어 모델) 활용

템플릿과 AI의 시너지 활용

Langchain 혁신의 중심에는 PromptTemplate과 LLM(Large Language Models)의 고유한 통합이 있습니다. 이는 AI 애플리케이션의 환경을 재편하는 조합입니다. 그런데 이 통합이 왜 그렇게 중요한가요?

Langchain의 PromptTemplate은 쿼리를 구조화하는 방법 그 이상입니다. 이는 AI 상호작용의 정확성과 일관성을 위한 청사진입니다. 이러한 템플릿을 사용하면 개발자는 일관되고 정확한 방식으로 AI 모델에 대한 쿼리 형식을 지정하여 다양한 애플리케이션에서 언어 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 AI의 응답이 정확할 뿐만 아니라 챗봇부터 복잡한 분석 도구에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 중요한 측면인 쿼리 컨텍스트와 관련이 있음을 보장합니다.

GPT, Bard 및 PaLM과 같은 LLM(대형 언어 모델)은 Langchain을 통해 인터페이스될 때 이러한 구조화된 프롬프트를 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 결과의 품질이 크게 향상되어 응답이 상황에 맞게 인식되고 정보가 풍부해집니다. Langchain에서 LLM을 사용하면 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 능력뿐만 아니라 다양한 데이터 소스와 상호 작용할 수 있는 향상된 기능을 통해 이전에는 달성하기 어려웠던 수준의 유연성과 적응성을 얻을 수 있다는 이점이 있습니다. .

Langchain의 PromptTemplate과 LLM의 시너지 효과는 가능성의 영역을 열어줍니다. 보다 반응성이 뛰어나고 지능적인 챗봇을 만드는 것부터 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 정교한 분석 도구를 개발하는 것까지, 애플리케이션은 영향력 있는 만큼 다양합니다. Langchain을 AI 툴킷의 중추적인 도구로 자리매김하고 AI를 최대한 활용할 수 있는 방법에 대한 새로운 관점을 제공하는 것은 바로 이러한 다양성과 효율성입니다.

"""
Basic Example
"""

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Make a funny joke about {something}!")
model = ChatOpenAI()
chain = prompt | model

ressult = chain.invoke({"something": "AI"})

#result:
#AIMessage(content='Why did the AI go on a diet?\n\nBecause it heard it needed to byte-size its algorithms!')

Langchain에서 RAG(Retriever-Augmented Generation)의 역할

RAG를 통해 정보 격차 해소

Langchain 아키텍처의 중추적인 측면은 RAG(Retriever-Augmented Generation) 구현입니다. 이 혁신적인 접근 방식은 언어 모델이 정보에 액세스하고 정보를 활용하는 방식에 있어 획기적인 변화를 가져오며 효율성을 크게 향상시킵니다.

그러나 RAG는 정확히 무엇이며 Langchain 내에서 어떻게 작동합니까? 기본적으로 RAG는 응답을 생성하는 과정에서 언어 모델이 외부 정보를 가져올 수 있도록 하는 방법론입니다. 이는 AI의 내부 지식 기반을 외부 데이터 소스와 연결하는 다리 역할을 합니다. 이는 쿼리가 작성될 때 모델이 기존 지식에만 의존하는 것이 아니라는 것을 의미합니다. 보다 포괄적이고 정확한 응답을 제공하기 위해 추가 관련 정보를 적극적으로 찾고 있습니다.

이것의 이점은 두 가지입니다. 첫째, '모델 환각'으로 알려진 일반적인 문제인 오래되거나 잘못된 정보를 기반으로 모델이 응답을 생성할 가능성을 대폭 줄입니다. 더욱 다양한 최신 정보를 만나보세요. 이는 뉴스 집계, 연구 또는 데이터 분석과 같이 정보의 정확성과 적시성이 중요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.

Langchain에서 RAG는 언어 모델을 정확할 뿐만 아니라 관련성 있게 유지하는 강력한 도구가 됩니다. 최신 정보로 응답을 지속적으로 업데이트함으로써 이러한 모델은 심층적이고 최신의 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이로 인해 Langchain은 최신 정보를 파악하는 것이 중요한 애플리케이션에서 없어서는 안 될 도구가 되었습니다.

요약하자면, Langchain에 RAG를 포함시키는 것은 단순한 개선이 아닙니다. 이는 언어 모델이 정보 세계와 상호 작용하는 방식의 변화입니다. 이는 AI 적용을 위한 새로운 길을 열어 지식과 통찰력을 추구하는 데 더욱 강력하고 신뢰할 수 있는 파트너가 됩니다.

from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.lms import OpenAILM
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

"""
1. Load files containing news articles
"""
loader = DirectoryLoader(
    'news-articles', glob="*.txt", loader_cls=TextLoader
)
documents = loader.load()

"""
2. Split the loaded documents into smaller chunks of text
"""
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000, chunk_overlap=200
)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

"""
3. Vectorize the split news articles using OpenAI embeddings
and save the vectors in a database to be called in the 'db' folder
"""
persist_directory = 'db'
embedding = OpenAIEmbeddings()
vectordb = Chroma.from_documents(
    documents=texts,
    embedding=embedding,
    persist_directory=persist_directory
)

"""
4. Create a retriever to fetch relevant information from the database
"""
retriever = vectordb.as_retriever()

"""
5. Set up a question-answering system that retrieves information
from the database and uses OpenAI's language model for generating answers
"""
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    Lm=OpenAILM(),
    chain_type="stuff",
    retriever=retriever,
    return_source_documents=True
)

"""
6. Define a query and get a response using the question-answering chain
"""
query = "What is Generative AI?"
lm_response = qa_chain(query)

Langchain의 다중 체인의 힘

향상된 AI 기능을 위한 상호 연결

Langchain의 가장 역동적인 기능 중 하나는 프레임워크의 기능을 새로운 차원으로 끌어올리는 개념인 다중 체인을 사용한다는 것입니다. 그러나 이것이 무엇을 의미하며, Langchain의 기능에 어떤 영향을 미칠까요?

Langchain의 맥락에서 '체인'은 본질적으로 사용자 쿼리에 대한 응답으로 실행되는 일련의 자동화된 작업입니다. '링크'라고 하는 이러한 작업은 사용자 입력 형식 지정부터 언어 모델에 쿼리 보내기, 심지어 클라우드 저장소에서 데이터 검색까지 다양합니다. 이러한 개별 작업을 하나로 묶어서 Langchain은 구조적이고 효율적인 방식으로 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

다중 체인 사용의 장점은 모듈성과 유연성에 있습니다. 각 체인은 특정 유형의 작업을 처리하도록 맞춤화될 수 있으며, 결합되면 복잡한 애플리케이션을 쉽게 처리할 수 있는 포괄적인 시스템을 생성합니다. 예를 들어, 한 체인은 데이터 검색을 담당하고, 다른 체인은 데이터 분석을 담당하고, 또 다른 체인은 사용자 친화적인 응답 생성을 담당할 수 있습니다. 이러한 체인을 상호 연결함으로써 Langchain은 단일 체인에 비해 너무 복잡하거나 시간이 많이 걸리는 정교한 작업 흐름을 처리할 수 있습니다.

이러한 접근 방식은 Langchain의 효율성뿐만 아니라 적응성도 향상시킵니다. 개발자는 애플리케이션의 변화하는 요구 사항에 맞게 체인을 쉽게 추가, 제거 또는 수정할 수 있습니다. 새로운 데이터 소스를 통합하든, 다양한 사용자 요구 사항에 맞게 조정하든, AI 응답 논리를 업데이트하든, 다중 체인을 사용하면 이러한 수정이 간단하고 효율적으로 이루어집니다.

본질적으로 Langchain의 여러 체인은 기름칠이 잘 된 기계의 톱니바퀴처럼 작동하며 각 체인은 전체 시스템의 원활한 작동을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 모듈식 및 상호 연결된 디자인은 Langchain의 독창성을 입증하며 AI 개발자 툴킷의 다재다능하고 강력한 도구입니다.

from operator import itemgetter

from langchain.schema import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

prompt1 = ChatPromptTemplate.from_template("what is the city {person} is from?")
prompt2 = ChatPromptTemplate.from_template(
    "what country is the city {city} in? respond in {language}"
)

model = ChatOpenAI()

chain1 = prompt1 | model | StrOutputParser()

chain2 = (
    {"city": chain1, "language": itemgetter("language")}
    | prompt2
    | model
    | StrOutputParser()
)

result = chain2.invoke({"person": "obama", "language": "korean"})

"""
result: '바락 오바마, 미국 44대 대통령이 태어난 도시는 하와이의 혼룰루입니다.'
"""

"""
Branching and Merging

- (1) Planner: When you receive {topic} as an input, create a controversy. 
- (2) Arguments_for: Create a proposition for {topic} generated by the planner. 
- (3) Agrements_against: Create a counterpoint to the controversy of {topic} created by the planner.
- (4) final_responder: (1) Create a final position by considering all of the initial arguments, (2) the pros and (3) the cons.
"""

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

planner = (
    ChatPromptTemplate.from_template("Generate an argument about: {topic}")
    | model
    | StrOutputParser()
    | {"base_response": RunnablePassthrough()}
)


# Agree position
arguments_for = (
    ChatPromptTemplate.from_template(
        "List the pros or positive aspects of {base_response}"
    )
    | ChatOpenAI()
    | StrOutputParser()
)

# opposing position
arguments_against = (
    ChatPromptTemplate.from_template(
        "List the cons or negative aspects of {base_response}"
    )
    | ChatOpenAI()
    | StrOutputParser()
)

# Final Entry
final_responder = (
    ChatPromptTemplate.from_messages(
        [
            ("ai", "{original_response}"),
            ("human", "Pros:\n{results_1}\n\nCons:\n{results_2}"),
            ("system", "Generate a final response given the critique"),
        ]
    )
    | ChatOpenAI()
    | StrOutputParser()
)

chain = (
    planner
    | {
        "results_1": arguments_for,
        "results_2": arguments_against, 
        "original_response": itemgetter("base_response"),
    }
    | final_responder
)

result = chain.invoke({"topic": "AI"})


"""
result:
While AI has the potential to bring about numerous benefits, 
it is important to carefully consider and address the potential negative aspects and implications to ensure that the technology is used ethically and responsibly.

1. Job displacement: It is crucial to acknowledge the potential job displacement caused by AI. 
However, history has shown that technological advancements create new job opportunities that were previously unimaginable. 
While certain jobs may become automated, new roles will emerge to manage and maintain AI systems, ensuring their smooth operation and ethical use.

2.Ethical concerns: The ethical considerations surrounding AI, such as privacy and data security, are valid concerns. 
It is essential to establish regulations and guidelines to address these issues, ensuring that AI technologies are developed and used in a responsible and ethical manner.

3. Lack of human judgment and intuition: While AI may lack human judgment and intuition, it is important to note that AI is not meant to replace humans but to augment their capabilities. 
By combining the strengths of both AI and human intelligence, we can achieve better outcomes and make more informed decisions.

4. Dependence on AI: It is true that over-dependence on AI can lead to a loss of human skills and abilities. 
However, by recognizing the limitations of AI and promoting a balanced approach, 
we can ensure that AI is used as a tool to enhance human capabilities rather than replace them.

5. Potential for inequality: The potential for AI to exacerbate existing inequalities is a valid concern. 
To address this, efforts should be made to ensure equal access to AI technologies and to provide training and support to individuals and communities that may be at risk of being left behind.

6. Unpredictability and lack of transparency: It is important to develop AI systems that are transparent and explainable to build trust and accountability. 
Research and regulation should focus on ensuring that AI systems are understandable and that decisions made by AI algorithms can be explained and justified.

7. Threat to jobs in certain industries: The impact of AI on jobs in certain industries should not be disregarded. 
However, it is important to emphasize that AI can also create new job opportunities in managing and maintaining AI systems. 
Efforts should be made to retrain and upskill individuals to adapt to the changing job market.

8. Cost and accessibility: The cost and accessibility of AI technologies need to be addressed to avoid exacerbating inequality. 
Efforts should be made to reduce costs and increase accessibility, particularly for smaller organizations and countries with limited resources.

In conclusion, while AI has the potential to bring about numerous benefits, 
it is important to address the potential negative aspects and implications through regulation, ethical considerations, 
and efforts to mitigate the impact on jobs and inequality. 
By doing so, we can ensure that AI is used in a responsible and beneficial manner, shaping a brighter and more prosperous future for humanity.
"""

Langchain을 사용하여 SQL 데이터베이스 쿼리

AI의 데이터 상호 작용 향상

Langchain 기능의 주목할만한 측면은 SQL 데이터베이스와의 통합 가능성입니다. 이 기능은 집중적인 데이터 검색 및 처리가 필요한 애플리케이션에 매우 유용합니다. 그러나 이것이 실제적인 의미는 무엇이며, Langchain의 기능을 어떻게 향상합니까?

Langchain을 사용한 SQL 데이터베이스 쿼리에 대한 구체적인 세부 사항은 사용 가능한 소스에 명시적으로 자세히 설명되어 있지 않지만 클라우드 스토리지를 포함한 다양한 데이터 소스와 통합하는 프레임워크의 고유한 유연성은 SQL 데이터베이스 상호 작용에 대한 적응성을 시사합니다. 이 기능은 대용량 데이터에 액세스하고 처리하는 것이 필수적인 애플리케이션에 매우 중요합니다.

Langchain을 SQL 데이터베이스와 통합하면 보다 효율적인 데이터 처리 및 검색이 가능해집니다. SQL 데이터베이스를 활용함으로써 Langchain은 구조화된 데이터를 효과적으로 쿼리할 수 있어 정보 액세스 및 분석에 대한 보다 강력하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 이 기능은 비즈니스 인텔리전스, 시장 조사, 과학 데이터 분석 등 데이터 검색의 정확성과 속도가 가장 중요한 시나리오에서 특히 유용합니다.

또한 Langchain의 AI 기능과 SQL 데이터베이스의 구조화된 쿼리 기능의 결합은 데이터 분석에 새로운 가능성을 열어줄 수 있습니다. AI 모델을 사용하면 더욱 미묘한 쿼리를 생성하고, 검색된 데이터를 분석하고, 심지어 데이터 패턴을 통해 학습하여 더욱 통찰력 있고 실행 가능한 결과를 얻을 수 있습니다.

요약하자면, Langchain과 SQL 데이터베이스의 잠재적 통합은 AI 및 데이터 처리 영역에서 한 단계 더 발전했음을 의미합니다. 이는 사용자의 다양하고 진화하는 요구 사항을 충족하는 포괄적인 솔루션을 제공하여 현대 데이터 기반 애플리케이션의 무기고에 없어서는 안 될 도구로 만드는 Langchain의 노력을 보여줍니다.

Langchain에서 에이전트의 중요성

의사결정 기능으로 AI 강화

Langchain의 에이전트는 아키텍처의 중요한 구성 요소를 나타내며 실제 시나리오에서 프레임워크와 해당 애플리케이션 간의 브리지 역할을 합니다. 그러나 이러한 에이전트는 정확히 무엇이며 Langchain의 기능에 어떻게 기여합니까?

Langchain 영역에서 에이전트는 쿼리에 응답하여 최상의 작업 순서를 결정하는 언어 모델을 안내하는 특수한 형태의 체인입니다. 이러한 에이전트는 기본적으로 언어 모델이 사용할 도구를 선택하고 원하는 결과를 달성하기 위한 가장 효과적인 경로를 결정할 수 있도록 하는 의사 결정 도구입니다. 이 기능은 여러 단계나 프로세스가 포함된 복잡한 애플리케이션에 특히 유용합니다.

Langchain에서 에이전트를 사용하면 프레임워크의 적응성과 지능이 향상됩니다. 언어 모델이 입력, 사용 가능한 도구 및 가능한 중간 단계를 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 에이전트는 응답이 정확할 뿐만 아니라 최종 목표를 달성하는 데 상황에 맞게 관련성이 있고 효과적이라는 것을 보장합니다. 이러한 수준의 자율성과 의사 결정 능력은 보다 역동적이고 반응성이 뛰어난 AI 애플리케이션을 허용하므로 AI 환경에서 Langchain을 차별화하는 요소입니다.

에이전트는 복잡한 고객 쿼리를 탐색해야 하는 챗봇부터 관련 통찰력을 추출하기 위해 방대한 데이터 세트를 조사해야 하는 분석 도구에 이르기까지 다양한 시나리오에서 사용될 수 있습니다. 각각의 경우 AI가 최선의 행동 방침을 선택하도록 안내하는 에이전트의 능력은 매우 중요하며, 이는 보다 효율적이고 효과적인 결과로 이어집니다.

결론적으로 에이전트는 Langchain의 정교함과 미래 지향적인 디자인을 보여주는 증거입니다. AI 모델에 다양한 시나리오에서 적용 가능성과 효율성을 크게 향상시키는 수준의 자율성과 지능을 부여하여 Langchain을 AI 세계에서 다재다능하고 강력한 도구로 만듭니다.

결론

Langchain: 인공지능의 미래를 위한 혁신의 신호탄

Langchain에 대한 탐색을 마무리하면서 이 프레임워크가 AI 환경에 또 다른 추가 요소가 아니라는 것이 분명해졌습니다. PromptTemplate, LLM(대형 언어 모델) 통합, RAG(Retriever-Augmented Generation), 다중 체인, SQL 데이터베이스 쿼리 기능 및 지능형 에이전트와 같은 고유한 기능을 갖춘 Langchain은 AI 혁신의 선두에 서 있습니다.

다양한 고급 AI 구성요소를 일관되고 유연한 프레임워크로 엮어내는 Langchain의 능력은 Langchain의 가장 큰 강점입니다. 이러한 다재다능함을 통해 수많은 애플리케이션에 적용할 수 있으므로 개발자와 기업 모두에게 귀중한 도구가 됩니다. 지능형 챗봇을 통한 고객 서비스 강화, 데이터 분석 간소화, 보다 반응성이 뛰어난 AI 기반 애플리케이션 생성 등 Langchain은 이러한 과제를 효율적이고 정교하게 처리할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다.

AI가 계속 발전하고 우리 삶에서 더욱 중요한 역할을 함에 따라 Langchain과 같은 도구는 이러한 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. AI가 단순한 도구가 아닌 지식, 효율성, 혁신을 추구하는 파트너가 되는 세상을 엿볼 수 있습니다.

Langchain의 세계에 대해 더 깊이 알아보고, 그 기능을 탐색하고, AI의 미래를 만들어가는 혁신가 커뮤니티에 참여해 보시기 바랍니다. 개발자, 기술 애호가, 비즈니스 리더 등 Langchain은 다음 단계의 AI 애플리케이션으로 향하는 길을 제공합니다.