LangChain 설치부터 AI 애플리케이션 개발까지

LangChain은 언어 모델 기반 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다.

이 글에서는 초보자를 위한 LangChain 설치 방법과 기본 활용 설정 과정을 단계별로 소개합니다.

LangChain이란?

LangChain은 언어 모델(LLM)을 활용하여 애플리케이션을 구축할 수 있는 강력한 도구입니다.
이를 통해 자연어 처리, 추론, 데이터 저장소 통합 등이 가능하며, OpenAI API와 같은 외부 모델과 쉽게 연동할 수 있습니다.
이후에는 로컬 LLM 모델과의 연결도 알아보려 합니다.

LangChain 설치 방법

Python 설치

LangChain은 Python 기반이므로 Python 3.8 이상의 버전이 필요합니다.
터미널에서 아래 명령어로 Python 버전을 확인하세요.

python --version

기본 설치

Python과 pip가 준비되었다면, 아래 명령어로 LangChain을 설치할 수 있습니다.

pip install langchain

만약 Conda를 사용 중이라면 다음 명령어를 입력하세요.

conda install langchain -c conda-forge

추가 패키지 설치

LangChain의 기능을 확장하려면 필요한 의존성 패키지를 추가로 설치해야 합니다.

• OpenAI API 사용 시

pip install langchain-openai

• 실험적 기능 활성화

pip install langchain-experimental

환경 설정

운영체제에 따라 활성화 명령어가 다릅니다.

• Windows

langchain_env\Scripts\activate

• Mac/Linux

source langchain_env/bin/activate

설치 확인

LangChain이 정상적으로 설치되었는지 확인하려면 아래 코드를 실행해 보세요.

from langchain import __version__
print("LangChain 버전:", __version__)

OpenAI API 키 설정

LangChain은 OpenAI 모델과 자주 사용됩니다.
OpenAI API 키를 환경 변수로 설정하려면 다음 명령어를 실행하세요.

export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"

간단한 코드

설치 후 LangChain의 기본 동작을 확인하는 간단한 코드를 작성해 봅시다.

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# OpenAI API 키 설정 및 모델 초기화
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# 간단한 질문 실행
response = llm.predict("안녕하세요, LangChain은 무엇인가요?")
print(response)

활용 사례

LangChain을 활용한 실제 애플리케이션 개발 사례

• 문서 질의응답 시스템: 기업 내부 문서를 기반으로 자동 질의응답 시스템 구축
• 맞춤형 챗봇: 특정 도메인 지식을 가진 전문 챗봇 개발
• 데이터 분석 자동화: 자연어 명령으로 데이터 분석 실행
• 콘텐츠 생성: 마케팅 콘텐츠 자동 생성 시스템
• 코드 조력자: 코드 설명, 디버깅, 최적화 도움

고급 기능

LangChain의 고급 기능을 사용하면 더 복잡한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다

• 메모리 관리: 대화 기록 저장 및 관리
• 체인 구성: 여러 작업을 순차적으로 연결
• 에이전트: 도구를 활용한 자율적 문제 해결
• 검색 증강 생성(RAG): 외부 데이터를 활용한 정확한 응답 생성

마무리

이 글에서는 LangChain 설치 및 환경 설정 방법을 소개했습니다.
이제 AI 파이프라인 구축의 첫 단계를 시작할 준비가 완료되었습니다!

다음 글에서는 LangChain을 활용한 실제 애플리케이션 개발 방법을 더 자세히 알아보겠습니다.