프롬프트 엔지니어링 응용

LangChain

LangChain은 LLM의 기능을 확장하고 체계화하여 복잡한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 프레임워크

검색 -> 정리 -> 추론 -> 출력 => 파이프라인

체인, 에이전트, 메모리들의 기능 제공
-> 벡터DB, LLM, 툴 => 연결(플로그인 형태)

주요 기능

• 체인 구성 : 여러 작업 단계를 순차적으로 실행
• 에이전트 활용 : 도구와 상호작용하며 작업 수행
• 메모리 관리 : 대화의 문맥을 유지하며 작업

프롬프트 템플릿

반복적인 작업에서 재사용 가능한 프롬프트를 설계하고 동적 입력변수를 통해 효율적으로 작업 수행구조

• 구성요소

  1. 고정텍스트 : 작업지침(역할 부여, 출력 형식(JSON ~~), 제약조건, 평가기준
  2. 동적 입력 : 사용자 제공 변수 (질문, 톤, 문서 컨텍스트)

• 장점

  1. 효율성 : 반복 작업 간소화
  2. 일관성 : 프롬프트 형식 유지

  프롬프트 템플릿은 작업 자동화와 LLM 사용의 일관성을 높이는 핵심 도구로 활용

특징

1. 자동화된 입력 구성
2. 대화형 응답
3. 샘플 기반 학습
4. 결과 파싱

클래스 계층구조

조상클래스 -> 자식클래스로 갈수록 기능구체화

OutputParser

LLM이 생성한 텍스트 출력을 특정 형식으로 변환하거나 처리하는데 사용

랭체인의 응답 처리 워크플로우에서 중요한 역할

형식 고정
검증 : 필수 키 누락 타입 오류
자동화 예) DB SQL문으로 사용

사용 목적

• 모델의 출력을 특정 어플에 맞게 처리하는 경우가 많음
• 응답을 해석하는 일관성과 정확성을 높이기 위해 필요
• 텍스트 기반 응답을 JSON, 리스트, 또는 숫자와 같은 특정 포멧으로 변환후 후속 작업에 활용

체인

여러 작업 단계를 순차적으로 연결해 작업을 수행하는 랭체인 개념

• 특징
  • 구성요소 : 프롬프트, LLM, 입력과 출력
  • 작동방식 : 각 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 연결
  • 간단한 유형 : 단일체인 / 다중체인

주요 체인 유형

1. Simple Chains
2. Sequential Chains
3. Conditional Chains
4. Memory Chains