🧠 LangChain이란?

LangChain은 대규모 언어 모델(LLM, 예: GPT-4, Claude 등)을 기반으로 실제 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와주는 오픈소스 프레임워크입니다.

즉, "GPT를 불러와서 쓰는 것" 그 이상을 만들기 위한 도구입니다.

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📦 왜 필요한가?

기존의 LLM은 단순한 문장 생성에 그쳤지만, 실제 제품을 만들기 위해서는 다음이 필요합니다:

필요 요소	LangChain의 역할
외부 데이터 연결	PDF, 웹, DB, API 등 문서를 불러오기
복잡한 처리 흐름 제어	여러 단계의 작업을 연결하고 제어
메모리 유지	대화 이력 기억, 사용자 정보 유지
도구 활용	계산기, 검색 API, 코드 실행 등 외부 툴 사용

 

LangChain은 위 기능을 모듈화된 방식으로 제공합니다.

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🔧 주요 구성 요소 (아키텍처)

LangChain은 다음과 같은 핵심 모듈로 구성되어 있습니다:

1. LLM Wrapper

• GPT, Claude, Cohere 등 다양한 LLM을 불러오는 통합 인터페이스
• 쉽게 교체 가능: GPT → Claude 바꾸는 것도 코드 한 줄이면 끝

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2. Prompt Templates

• 프롬프트를 체계적으로 관리하고 동적으로 구성할 수 있게 함
• 변수 삽입 가능: "What is the capital of {country}?"

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3. Chains

• 여러 단계를 연결한 처리 흐름 (예: 질의 → 검색 → 요약 → 응답)
• 기본 체인: LLMChain, SequentialChain, SimpleSequentialChain 등

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4. Agents

• 사용자의 지시를 해석하고 적절한 도구를 선택해 실행하는 지능형 중재자
• 예: "날씨 알려줘" → 웹 검색 도구를 호출해 답변

Agents는 일종의 의사결정 시스템이라고 볼 수 있어요.

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5. Tools

• 외부 API, 계산기, 검색기, Python 실행기, 데이터베이스 등
• Agent가 사용하는 실행 수단

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6. Memory

• 대화 내용을 저장하고 재활용
• 예: 사용자의 이름, 지난 요청을 기억하여 자연스러운 대화 흐름 유지

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7. Document Loaders & Retrievers

• PDF, 웹페이지, CSV, Google Docs 등 다양한 형식의 문서를 불러오고 검색
• **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**에서 핵심 역할 수행

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🔄 실제 작동 예시

예: “사용자 질문에 대한 문서 기반 답변 시스템”

1. 사용자가 질문: "LangChain이 뭐야?"
2. LangChain이 사전 정의된 체인 실행
   • → 문서 로더로 PDF 불러오기
   • → Retriever로 관련 문단 찾기
   • → LLM에 요약 요청
   • → 사용자에게 응답

이렇게 하나의 프롬프트가 아니라, 연속된 작업 체인이 수행됩니다.

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💡 대표 활용 사례

분야	사용 예
고객지원	사내 문서 기반 챗봇
검색 시스템	사내 지식 베이스 검색 + 응답 생성
법률/교육	판례, 논문 등에서 정보 추출 및 요약
데이터 분석	CSV를 불러와 요약/질의 가능
에이전트 시스템	사용자의 요청에 따라 계산, 검색, API 호출 등 수행

 

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🔗 LangChain vs 기본 GPT 호출

비교 항목	GPT API  단독 사용	LangChain 사용
프롬프트 관리	수동 문자열	템플릿으로 관리
복잡한 흐름	직접 구현	체인/에이전트 제공
외부 도구 사용	직접 API 연동	내장 툴 및 에이전트 지원
메모리	기본 없음	다양한 메모리 모듈
RAG 구현	직접 구현 필요	문서 로더 + Retriever 내장

 

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✅ 요약 정리

항목	설명
목적	LLM 기반 앱 개발 프레임워크
강점	체인 구성, 문서 연결, 메모리, 에이전트 등 통합 제공
대표 기능	프롬프트 관리, 체인 실행, 외부 도구 호출, 사용자 기억
활용 분야	AI 챗봇, RAG 시스템, 자동화 에이전트 등
주요 라이브러리	Python (메인), JS/TS 일부 지원

 

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📌 추천 학습 자료

• 공식 문서: https://docs.langchain.com
• 실습 예시: LangChain Templates
• RAG 관련: "LangChain으로 RAG 구현하기" 검색 추천