랭체인 소개: 주요 엔터프라이즈 사용 사례 + 주요 도구 및 프레임워크 - AI&YOU #56

업계 사용 사례: 70개 이상의 사업부를 보유한 대기업인 라쿠텐은 직원 역량 강화 경험을 제공하기 위해 LangChain의 OpenGPTs 패키지를 사용했습니다. 3명의 엔지니어가 32,000명의 직원을 위해 초기 플랫폼을 가동하는 데 일주일밖에 걸리지 않아 속도와 효율성이 크게 향상되었음을 보여주었습니다.

LangChain은 강력한 애플리케이션을 구축하기 위해 외부 데이터로 언어 모델을 구성하는 과정을 간소화하는 프레임워크입니다. 지난 몇 달 동안 AI 에이전트에 대한 논의가 활발해지면서 그 인기가 폭발적으로 증가했습니다. 에이전트 워크플로 (이 용어를 기억하세요) LangChain은 LLM을 구조화된 데이터, 문서 및 API와 연결하기 위한 일반적인 인터페이스를 제공하여 기업 지식을 이해하고 상호작용할 수 있는 엔드투엔드 에이전트를 그 어느 때보다 쉽게 만들 수 있게 해줍니다.

이번 주 AI&YOU에서는 저희가 발행한 세 개의 블로그에서 얻은 인사이트를 살펴보고자 합니다:

• 랭체인이란 무엇이며 기업에 어떻게 사용할 수 있나요?

• 상위 10가지 랭체인 도구와 사용 방법

• 랭체인의 공동 창립자이자 CEO인 해리슨 체이스가 전하는 AI 에이전트에 관한 10가지 명언

LangChain 소개: 엔터프라이즈 사용 사례, 주요 도구 및 프레임워크 - AI&YOU #56

LangChain의 핵심은 언어 모델을 외부 데이터 소스와 원활하게 통합하여 이러한 최첨단 AI 시스템의 힘을 활용할 수 있는 가능성의 세계를 열어주는 것입니다.

LangChain의 주요 강점 중 하나는 검색 기능으로 언어 모델을 보강하는 능력에 있습니다. 이 접근 방식은 검색 증강 생성(RAG)를 사용하면 언어 모델이 데이터베이스, API 또는 문서 저장소와 같은 외부 데이터 소스에서 관련 정보에 액세스하고 통합할 수 있습니다.

언어 모델의 자연어 이해 및 생성 능력과 외부 지식에 대한 액세스를 결합함으로써 LangChain은 기업을 위한 지능형 컨텍스트 인식 애플리케이션을 구축할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다.

LangChain의 주요 기능

1. 언어 모델을 위한 검색 증강 생성: 언어 모델이 외부 데이터 소스를 활용하여 지식을 향상시킬 수 있습니다. 특히 최신 정보나 전문 정보가 필요한 애플리케이션에 대해 보다 정확하고 정보에 입각한 응답을 제공합니다.

2. 복잡한 워크플로우를 위한 컴포저블 체인: 작업을 캡슐화하는 재사용 가능한 체인을 구성하여 복잡한 워크플로우를 만들 수 있습니다. 코드 재사용성과 유지보수성을 높여 정교한 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있습니다.

3. 기성 에이전트 및 체인: 다양한 사용 사례를 포괄하는 사전 구축된 에이전트 및 체인을 제공합니다. 개발 프로세스를 가속화하여 개발자가 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

4. 다양한 데이터 형식 지원: 텍스트, PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 데이터 형식을 기본적으로 지원합니다. 포괄적인 데이터 기반 솔루션을 위해 다양한 정보 소스와 원활하게 통합할 수 있습니다.

LangChain의 내부 작동 방식

LangChain의 모듈식 아키텍처를 통해 개발자는 언어 모델과 외부 데이터 및 사용자 정의 로직을 통합하는 복잡한 체인을 구성할 수 있습니다. 그 핵심에는 에이전트, 도구, 메모리, 체인이 있습니다. 상담원 워크플로를 오케스트레이션하여 사용할 도구와 그 결과물을 결합하는 방법을 결정합니다. 도구 데이터베이스 쿼리 또는 언어 모델 적용과 같은 특정 작업을 수행합니다. 메모리 는 여러 단계에 걸쳐 컨텍스트를 유지하여 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 체인 작업 순서와 데이터 흐름을 정의합니다.

LangChain은 일반적인 사용 사례를 위해 미리 구축된 체인을 제공하면서 사용자 정의 체인 생성을 허용합니다. 일반적인 워크플로에서 에이전트는 도구를 사용하여 관련 데이터를 검색하고, 처리를 위해 언어 모델로 전달하며, 추가 도구나 메모리로 반복하여 출력을 평가합니다.

LangChain의 확장성을 통해 개발자는 도메인별 로직을 캡슐화하거나 독점 시스템과 통합하는 맞춤형 에이전트와 도구를 생성하여 구조화된 데이터와 비즈니스 규칙이 포함된 대규모 언어 모델을 활용하는 맞춤형 솔루션을 구현할 수 있습니다.

왜 기업에게 랭체인이 필요할까요?

기업들은 대규모 언어 모델의 잠재력을 활용할 방법을 찾고 있지만, 이를 복잡한 비즈니스 프로세스 및 구조화된 데이터와 통합하는 것은 어려운 일입니다. LangChain은 이러한 격차를 해소하여 언어 모델을 엔터프라이즈 데이터 및 워크플로와 연결하는 강력한 프레임워크를 제공합니다.

구조화된 데이터 액세스로 언어 모델의 잠재력 활용하기

LangChain의 검색 증강 생성을 통해 언어 모델은 다양한 구조화된 데이터 소스의 정보에 액세스하고 이를 통합할 수 있습니다. 자연어 처리와 구조화된 데이터의 이러한 융합을 통해 기업은 언어 모델을 활용하는 동시에 정확하고 관련성 있는 정보를 기반으로 한 결과물을 얻을 수 있습니다.

최신 지식과 정보 활용

랭체인은 라이브 데이터 소스와의 통합을 통해 언어 모델 출력에 최신 데이터가 반영되도록 하여 의사 결정을 방해하는 오래된 정보로 인한 위험을 최소화합니다.

엔터프라이즈 AI 애플리케이션 개발 간소화

LangChain의 모듈식 아키텍처, 구성 가능한 체인, 기성 에이전트 및 도구는 개발 프로세스를 가속화하여 맞춤형 지능형 솔루션의 신속한 프로토타이핑 및 배포를 가능하게 합니다.

재사용 가능한 구성 요소로 생산성 향상

재사용성과 모듈성에 중점을 둔 LangChain은 기업 개발팀의 생산성 향상으로 이어집니다. 사전 빌드된 구성 요소와 캡슐화된 비즈니스 로직은 개발 노력을 최적화하고, 기술 부채를 줄이며, 협업을 촉진합니다.

기본 제공 도구 및 유틸리티

텍스트 분할기, 벡터 저장소, 임베딩을 포함한 LangChain의 내장 도구와 유틸리티는 효율적인 데이터 처리와 언어 모델과의 원활한 상호작용을 가능하게 합니다.

기업은 데이터 파이프라인을 간소화하고, 비정형 소스에서 인사이트를 추출하며, 다양한 데이터 형식과 대량의 정보를 처리하는 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

상위 10가지 랭체인 도구와 사용 방법

이번 주에는 상위 10개의 랭체인 도구와 기업에서 이를 어떻게 사용할 수 있는지 살펴봅니다:

📈 알파 밴티지를 사용한 재무 데이터 분석:

알파 밴티지는 랭체인 에이전트에게 금융 시장 데이터를 제공하는 강력한 API 툴입니다. 이를 통해 에이전트는 주식, 통화, 암호화폐에 대한 실시간 및 과거 데이터를 검색할 수 있습니다. 이 도구는 주가 예측기 및 투자 자문과 같은 금융 애플리케이션을 구축하는 데 유용합니다.

🎨 DALL-E로 텍스트에서 이미지 생성하기:

DALL-E는 LangChain 에이전트에게 시각적 창의성을 제공하는 OpenAI의 이미지 생성 툴입니다. 이를 통해 에이전트는 텍스트 설명에서 이미지를 생성하여 창의적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다. DALL-E 통합을 통해 상담원은 사용자 경험을 향상시키는 시각적 자료를 만들 수 있습니다.

🔍 DataForSEO의 종합적인 SEO 데이터:

DataForSEO는 LangChain과 통합되는 종합적인 SEO 데이터 플랫폼입니다. 키워드 순위, SERP 기능, 경쟁사 인사이트 등 검색 엔진 데이터에 대한 액세스를 제공합니다. 이 통합은 콘텐츠 최적화 도구 및 키워드 연구 도우미와 같은 SEO 중심의 AI 에이전트를 구축하는 프로세스를 간소화합니다.

🗣️ ElevenLabs의 실제와 같은 음성 합성:

일레븐랩스의 텍스트투스피치 API는 랭체인 에이전트에 실제와 같은 음성 합성을 제공합니다. 이를 통해 상담원은 다양한 언어와 목소리로 자연스러운 음성을 생성할 수 있습니다. 감정적 음성 복제 기술은 상담원 응답에 새로운 차원을 더하여 더욱 매력적이고 표현력이 풍부해집니다.

📁 Google 드라이브 데이터와 LangChain 연결하기:

Google 드라이브 통합을 통해 LangChain 에이전트는 Google 드라이브 파일에 저장된 데이터에 액세스하고 분석할 수 있습니다. 에이전트는 드라이브에서 직접 문서를 로드하고, 대규모 언어 모델을 사용하여 인사이트를 추출하고, 요약 또는 응답을 생성할 수 있습니다. 이 통합은 드라이브 데이터를 AI와 연결하는 프로세스를 간소화하여 수동 데이터 전송의 필요성을 없애줍니다.

🧠 Wolfram Alpha의 지식으로 에이전트를 강화합니다:

Wolfram Alpha는 다양한 주제에 대한 전문가 수준의 지식을 제공하는 계산 지식 엔진입니다. Wolfram Alpha와 LangChain을 통합하면 에이전트는 복잡한 계산을 수행하고 데이터 시각화를 생성하며 정보에 입각한 답변을 제공할 수 있습니다. 이 조합을 통해 에이전트는 문제를 해결하고, 설명을 제공하고, 다양한 영역에 걸쳐 통찰력을 제공할 수 있습니다.

🍋 레몬 에이전트로 대화형 에이전트 구축하기:

레몬 에이전트는 환경과 소통하고 실제 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있는 대화형 에이전트를 구축하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 랭체인과의 통합을 통해 에이전트는 에어테이블, 허브스팟, 노션과 같은 도구에서 데이터를 정확하게 읽고 쓸 수 있습니다. 이를 통해 작업을 자동화하고, 정보를 검색하고, 비즈니스 도구 전반에서 기록을 업데이트하는 AI 기반 워크플로우를 만들 수 있습니다.

🧠 메모라이즈로 장기 기억력 늘리기:

메모리즈는 LangChain 에이전트에 장기 기억 기능을 추가하여 이전 대화와 상호작용을 기억하고 요약할 수 있도록 합니다. 비지도 학습 기술을 사용하여 대규모 언어 모델을 미세 조정하여 효과적인 암기 및 회상을 가능하게 합니다. Memorize를 통해 상담원은 여러 세션에 걸쳐 컨텍스트를 유지하여 보다 개인화되고 일관된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

🔬 PubMed로 생물의학 연구에 액세스하기:

PubMed는 수백만 개의 과학 논문과 초록이 포함된 방대한 생의학 문헌 데이터베이스입니다. 에이전트는 PubMed와 LangChain을 통합하여 이 방대한 과학 지식을 검색, 검색 및 분석할 수 있습니다. 이 도구는 연구자, 의료 전문가 및 생물의학 분야에서 일하는 모든 사람에게 유용합니다.

📊 Google 트렌드로 검색 트렌드 분석하기:

Google 트렌드는 검색량 트렌드, 관련 검색어, 지리적 관심도 등 시간 경과에 따른 검색어의 인기도에 대한 인사이트를 제공합니다. 상담원은 Google 트렌드 데이터를 LangChain과 통합하여 검색 트렌드에 대한 인사이트를 제공하고, 새로운 주제를 파악하고, 콘텐츠 전략을 최적화할 수 있습니다. 이는 AI 기반 콘텐츠 기획자, 시장 조사 도우미 및 사용자 행동과 시장 수요를 이해하는 데 의존하는 기타 애플리케이션에 유용할 수 있습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=pBBe1pk8hf4&t=32s&pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo

랭체인의 공동 창립자이자 CEO인 해리슨 체이스가 전하는 AI 에이전트에 관한 10가지 명언

1. "아직 에이전트 애플리케이션과 상호 작용하는 올바른 방법을 찾지 못한 것 같습니다. 에이전트 애플리케이션은 신뢰도가 높지 않기 때문에 여전히 사람이 개입하는 것이 필요하다고 생각합니다. 하지만 루프에 너무 많이 들어가면 실제로 그다지 유용한 일을 하지 못합니다. 그래서 거기에는 일종의 이상한 균형이 있습니다."

2. "에이전트는 자동으로 웹을 검색하고, 애플리케이션을 사용하여 파일을 탐색하고, 심지어는 우리를 대신하여 기기를 제어할 수 있는 디지털 노동력과 같습니다."

3. "우리는 기본적으로 주어진 작업을 지원하기 위해 다양한 도구를 지속적으로 사용하고 있습니다. 에이전트는 이러한 도구를 사용하는 대신 AI에게 작업이 무엇인지, 최종 목표가 무엇인지 설명한 다음 어떤 도구를 어떻게 사용해야 하는지 계획한 다음 실제로 스스로 작업을 수행합니다."

4. "우리보다 훨씬 빠르게 작업을 완료할 수 있을 뿐만 아니라 이론적으로는 애초에 이러한 도구를 사용하는 방법을 알 필요도 없습니다."

5. "아마도 두 가지 방향으로 나아갈 수 있을 것 같습니다. 하나는 좀 더 일반적인 도구 사용과 같은 것으로, 사람이 도구 세트를 지정한 다음 상담원이 그 도구를 좀 더 개방적인 방식으로 사용하도록 하는 것입니다."

해리슨 체이스의 AI 에이전트와 기술의 미래에 미치는 영향에 대한 통찰력 있는 나머지 인용문은 블로그 전문에서 확인하세요.

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