LangChain: LLM 서비스를 어떻게 개발할 수 있을까?

간단 소개

LangChain 프레임워크 소개 및 LLM 서비스 개발 방법, 다양한 활용 예시와 향후 전망을 제시합니다.

AI Summary

LangChain 소개
- LLM 기반 어플리케이션 개발을 위한 프레임워크이며, 다양한 LLM 관련 기능들을 결합하여 사용 편의성을 높임
- LangChain 라이브러리, LangSmith, LangServe, LangChain 템플릿 등으로 구성
LangChain 활용 예시
- Python 환경에서 LangChain 설치 및 OpenAI API 키 발급 후 간단한 텍스트 호출, 프롬프트 세팅, 출력 후처리 등의 예제 제시
- Retrieval 기능, 대화형 LangChain 만들기, Agent 활용 웹 서칭 기능, LangChain 서빙 등 다양한 활용법 소개
결론 및 전망
- 실제 배포 환경에서는 LangChain CLI를 활용한 도커 서빙이 효과적이며, 온프레미스 환경에서 데이터 보안이 중요할 때 LangChain 프레임워크가 필수적임
- 클라우드 환경에서 Azure Databricks와 같은 기능을 활용하여 LangChain 어플리케이션 개발 가능, 멀티모달 LangChain 적용 및 GPT Assistants API 활용 전망