3장: LangChain에서 대형 언어 모델(LLM) 다루기
LangChain으로 LLM 다루기 실전 가이드
LangChain을 제대로 활용하려면, 대형 언어 모델(LLM)과의 연결법을 자연스럽게 체득해야 합니다. 단순히 API 호출만으로 그치는 것이 아니라, 복수의 단계와 도구들을 함께 엮으면서 실제 서비스에 녹여내는 과정이 중요합니다. 이 장에서는 LangChain을 이용해 LLM을 연동·활용하는 핵심 절차를 단계별로 안내합니다.
원하는 모델 고르고 연동하기
LangChain은 GPT-4, Claude, Llama, Cohere, Hugging Face 계열 등 거의 모든 인기 LLM과 연동이 가능합니다. Uptime이 좋은 상용 모델(OpenAI, Cohere 등)은 API 키를 발급받아 연동하고, Hugging Face나 Llama 등은 로컬에서 직접 가동시킬 수도 있습니다. 선택한 모델 유형에 따라 API연동, 로컬 실행 환경 구축 등 약간의 세부 설정이 필요합니다.
모델 입출력 손쉽게 구성하기
LangChain에서는 입력(프롬프트)과 출력 결과를 유연하게 다룰 수 있습니다. 각 모델별 입력 형식에 맞춰 프롬프트 템플릿을 설계하고, 답변 결과도 원하는 구조로 가공할 수 있습니다. 예를 들어, "{A} 더하기 {B}의 결과를 알려줘" 식으로 입력 양식을 만든 뒤, 결과를 정해진 형식으로 반환하게 할 수 있습니다. 이 과정에서 체인과 프롬프트 템플릿 기능이 핵심 역할을 합니다.
단계 연결: 체인과 모듈의 조합
복잡한 애플리케이션에서는 단일 모델 호출만으로는 부족합니다. LangChain의 '체인' 구조를 활용하면, 여러 처리 단계(예: 입력 전처리→모델 처리→후처리)들을 자연스럽게 연결할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 질문을 입력하면 도메인 전용 지식베이스에서 관련 정보를 먼저 검색한 뒤 해당 내용을 바탕으로 LLM이 대답을 생성하도록 체인을 연결할 수 있습니다.
대화 맥락, 장기 기억 활용하기
챗봇이나 상담 시스템 등 반복적인 사용 시에는, LangChain의 메모리 시스템을 통해 대화 맥락을 자동으로 관리할 수 있습니다. 이전 대화 내역과 사용자의 의도를 기억해, 연속된 대화가 자연스럽게 이어집니다. 장기 메모리는 별도의 데이터베이스와 연동해 중요한 데이터를 체계적으로 저장·활용할 수도 있습니다.
유연한 에이전트와 도구 연계
LangChain의 에이전트 기능을 활용하면, 사용자의 요청에 따라 가장 적합한 도구(모델, 검색엔진, 계산기 등)가 자동 선택되어 실행됩니다. 예를 들어, 단순 계산은 계산기 도구가, 정보 검색은 웹서치가, 복합적 답변 생성은 LLM이 각각 담당합니다. 이렇게 하면 복잡한 문제도 유연하게 해결할 수 있습니다.
