LangChain: 확장 적용 예시 (LangChain + Memory + VectorDB) 개선

calico·2025년 7월 8일

Artificial Intelligence

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지금 코드에서는 “영어” 같은 단어만 입력하면, 그대로 번역(즉 ‘English’)이라는 결과를 주는데 의도하신 건 아마 만약 사용자가 “영어,” “일본어” 등 언어만 입력하면 최근 번역했던 문장·답(혹은 질문)을 해당 언어로 다시 번역
또, glossary.txt의 전문용어 자동 참고와 실제 번역 수행이 "동시에" 자연스럽게 작동해 “대치(단순 교체)”만 되지 않고 전체 문맥에서 올바른 용어 반영 및 실제 문장 번역이 “영리하게” 이뤄지도록 개선

현상 원인

지금 번역 체인은 단어 대치가 목적이 아님에도, '영어' 입력시: ‘영어’만 번역됨 → 'English'
- glossary.txt 용어들은 참고용 context로 프롬프트에 전달만 되고, 실제 문장 전체 맥락·문법까지 자연스럽게 번역하는 것은 OpenAI LLM이 처리하게 설계됨
하지만 직전 입력/답변을 기억해 '다시 번역'하는 구조는 직접 구현이 필요 (langchain의 체인 메모리만으로는 LCEL 파이프라인 방식에서 바로 불가)

"동시에 처리" 구현에 중요한 포인트

직전 번역/입력 기억
→ 언어만 입력 시 직전 텍스트를 다시 번역
glossary.txt의 연관 용어 검색
→ 입력 텍스트 기준으로 가장 적합한 용어 여러 개 도출
→ 프롬프트 컨텍스트에 자동 삽입
"대치만 되는 현상"
→ 번역은 LLM이 전체 문장 context와 glossary를 동시에 보고 자연어 번역하게 설계
→ 단어 치환 수준이 아니라 “올바른 번역+용어 일치”가 LLM 학습에 기반하여 이루어짐

개선된 코드 구조 예시

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma

load_dotenv()
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

def build_glossary_vector_db(filepath="glossary.txt"):
    with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
        lines = f.readlines()
    glossaries = []
    metadatas = []
    for line in lines:
        if ":" in line:
            term, explanation = line.strip().split(":", 1)
            glossaries.append(f"{term.strip()}: {explanation.strip()}")
            metadatas.append({"term": term.strip()})
    embedding = OpenAIEmbeddings()
    vector_db = Chroma.from_texts(glossaries, embedding, metadatas=metadatas)
    return vector_db

def create_translation_chain():
    prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ('system', """너는 전문 번역가야. 주어진 한국어 문장을 자연스럽게 {language}로 번역해.
아래 '참고 용어'가 있으면 반드시 정확하게 반영해.
참고 용어: {glossary_context}
"""),
        ('user', '{text}'),
    ])
    model = ChatOpenAI(temperature=0.3)
    parser = StrOutputParser()
    chain = prompt_template | model | parser
    return chain

def is_language_name(text):
    language_keywords = ["영어", "일본어", "중국어", "프랑스어", "독일어", "스페인어"]
    return text.strip() in language_keywords

def main():
    print("== LangChain 똑똑 번역기(glossary+재번역)==")
    vector_db = build_glossary_vector_db("glossary.txt")
    translation_chain = create_translation_chain()
    last_text = None   # 직전 번역된(혹은 입력된) 문장 보관
    last_language = None  # 직전 번역 요구 언어 기억

    while True:
        text = input("\n번역할 한국어 문장을 입력하세요 (종료:'exit'): ")
        if text.lower().strip() == "exit":
            break

        # 만약 '영어', '일본어' 처럼 언어명만 입력하면
        # 직전 입력문(most recent)을 그 언어로 번역하도록 자동 대체
        if is_language_name(text):
            if last_text:
                language = text
                text = last_text
                print(f"[자동 감지] 바로 이전 텍스트를 {language}로 다시 번역합니다.")
            else:
                print("이전 번역할 문장이 없습니다.")
                continue
        else:
            language = input("어떤 언어로 번역할까요? (예: 영어, 일본어, 중국어 등): ")
            last_text = text   # (새로운 번역문 요청 시 원본을 저장)
            last_language = language

        # glossary 자동 context 추출
        similar_docs = vector_db.similarity_search(text, k=3)
        glossary_context = "\n".join([doc.page_content for doc in similar_docs]) if similar_docs else "없음"

        try:
            result = translation_chain.invoke({
                "language": language,
                "text": text,
                "glossary_context": glossary_context
            })
            print(f"\n번역 결과:\n{result}")
        except Exception as e:
            print("오류:", e)

if __name__ == "__main__":
    main()

언어만 치면(예: “중국어” 입력)
→ 방금 입력한 텍스트를 해당 언어로 재번역 (스마트 재번역)
glossary.txt의 용어가 입력에 자연스레 녹아 들어감
→ 예전처럼 단순 “대치”가 아니라 뜻이 맞는 번역 생성
오타/직전 입력 없음 등도 안내문구 출력

실행 결과

PS C:\langchain> python .\translate_extension.py
== LangChain 똑똑 번역기(glossary+재번역)==

번역할 한국어 문장을 입력하세요 (종료:'exit'): 오픈AI가 들어가는 번역 테스트 중
어떤 언어로 번역할까요? (예: 영어, 일본어, 중국어 등): 일본어

번역 결과:
OpenAIが含まれる翻訳テスト中

번역할 한국어 문장을 입력하세요 (종료:'exit'): 오픈AI
어떤 언어로 번역할까요? (예: 영어, 일본어, 중국어 등): 일본어

번역 결과:
OpenAI

번역할 한국어 문장을 입력하세요 (종료:'exit'):