LangChain 기반 시계열 데이터 분석 및 이상 탐지 시스템

LangChain을 활용해 시계열 데이터 분석 및 이상 탐지 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다.

본 시스템은 LLM의 자연어 처리 능력과 머신러닝 모델의 분석 기능을 결합해 종합적인 인사이트를 제공합니다.

시스템 아키텍처

A[사용자 질의] → B[LangChain Agent]

• 사용자의 질문을 LangChain Agent가 처리
• 자연어 요청을 시스템 컴포넌트로 라우팅

B → C[데이터 소스]

• 다양한 데이터 소스(CSV, DB, API)로부터 데이터 수집
• 시계열 데이터 포맷으로 변환

C → D[전처리 도구]

• 시계열 데이터 표준화
• 결측치 처리, 이상값 필터링, 정규화 수행

D → E[이상 탐지 설계]

• 다양한 모델 지원: Isolation Forest, LSTM, STL 등
• 데이터 특성에 따른 최적 모델 자동 선택

E → F[결과 해석 LLM]

• ChatOpenAI(model="gpt-4o") 활용
• 이상 탐지 결과를 자연어로 해석 및 설명

F → G[보고서 생성]

• 자연어 형태의 분석 보고서 생성
• 시각화 자료 포함 가능

핵심 컴포넌트 구현

1. 데이터 전처리 도구

@tool
def preprocess_data(raw_data: dict) -> pd.DataFrame:
    """시계열 데이터 표준화
    Args:
        raw_data: {'timestamp': [...], 'values': [...]}
    """
    df = pd.DataFrame(raw_data)
    df['value'] = (df['value'] - df['value'].mean()) / df['value'].std()
    return df

2. 이상 탐지 모델

@tool
def detect_anomalies(data: pd.DataFrame, model_type: str = "isolation_forest") -> dict:
    """시계열 데이터 이상 탐지 도구
    Args:
        data: 시계열 DataFrame (timestamp, value)
        model_type: isolation_forest, lstm, stl
    Returns:
        {'scores': [...], 'threshold': float}
    """
    if model_type == "isolation_forest":
        model = IsolationForest(contamination=0.05)
        scores = model.fit_predict(data[['value']])
        return {'scores': scores.tolist(), 'threshold': -0.5}

3. 모델 선택 로직

MODEL_SWITCH_LOGIC = {
    "계절성 감지": "stl",
    "비선형 패턴": "lstm",
    "기본": "isolation_forest"
}

def select_model(data: pd.DataFrame) -> str:
    from statsmodels.tsa.seasonal import STL
    stl = STL(data['value']).fit()
    if stl.seasonal.std() > data['value'].std()*0.3:
        return "stl"
    # 추가 로직...

4. LangChain 에이전트 구성

from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

tools = [detect_anomalies, preprocess_data]
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent="structured-chat-zero-shot-react-description",
    verbose=True
)

5. 결과 해석 모듈

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "나는 데이터 분석 전문가입니다. 다음 결과를 설명해주세요:"),
    ("human", "이상 점수: {scores}\n임계값: {threshold}")
])

interpret_chain = prompt | llm
interpret_chain.invoke({
    "scores": [-0.1, 0.5, -1.2, ...],
    "threshold": -0.5
})

성능 최적화 전략

1. 캐싱 구현

from langchain.cache import SQLiteCache
import langchain
langchain.llm_cache = SQLiteCache("analysis_cache.db")

2. 분산 처리 아키텍처

from langchain.distributed import DistributedAgent
dist_agent = DistributedAgent(
    agent,
    redis_url="redis://localhost:6379",
    task_timeout=300
)

3. 하드웨어 가속

@tool(accelerator="cuda")
def lstm_prediction(data: pd.DataFrame):
    import torch
    # CUDA 가속 LSTM 모델 실행

배포 및 모니터링

Docker 구성

# docker-compose.yml
services:
  langchain-api:
    image: langchain-analytics:v1.0
    ports:
      - "8000:8000"
    depends_on:
      - mlflow
      - redis
  
  mlflow:
    image: mlflow-server:latest
  
  redis:
    image: redis:alpine

실행 방법

python -m uvicorn main:app --reload --port 8000

시스템 특징 및 장점

• 다양한 데이터 소스: CSV, DB, API, 실시간 스트림 등 지원
• 자동 모델 선택: 데이터 특성 기반 자동형 알고리즘 선택
• 실용적 해석: LLM 기반 자연어 설명 자동 생성
• 확장성: 새로운 모델 및 전처리 기법 모듈식 추가 가능

이 시스템은 제조 설비 모니터링, 금융 시간 탐지, IoT 센서 분석 등 다양한 분야에 적용 가능하며, LangChain의 유연한 확장성을 통해 자속적인 기능 향상이 가능합니다.