엔터프라이즈 LLM 스택을 구축하는 방법: 4가지 도구 스택 + 프레임워크

대규모 언어 모델(LLM)은 지능형 엔터프라이즈 애플리케이션 구축의 핵심으로 부상했습니다. 하지만 이러한 언어 모델의 힘을 활용하려면 강력하고 효율적인 LLM 애플리케이션 스택이 필요합니다. Skim AI의 LLM 앱 스택을 사용하면 고급 자연어 상호 작용 기능을 갖춘 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 당사의 스택은 LLM API, LangChain, 벡터 데이터베이스 등 엄선된 도구와 프레임워크로 구성되어 있습니다.

이러한 기술 스택을 통해 개발자는 다음과 같은 작업을 원활하게 수행할 수 있습니다. 통합 도메인별 데이터, 모델 미세 조정, 컨텍스트 데이터 검색을 위한 효율적인 데이터 파이프라인 생성 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 전례 없는 정확도와 컨텍스트 인식으로 사용자 쿼리를 이해하고 이에 응답하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 동시에 이 스택과 함께 사용되는 주요 기술 중 하나는 다양한 구성 요소에서 제공하는 기존 도구와 프레임워크를 활용하는 것입니다. 이를 통해 개발자는 도구를 처음부터 새로 만드는 대신 애플리케이션 구축에 집중할 수 있으므로 귀중한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

GPT, 클로드, 라마, 미스트랄과 같은 LLM API

LLM 애플리케이션 스택의 핵심에는 LLM API가 있어야 합니다. LLM API는 모델을 직접 학습하거나 호스팅할 필요 없이 강력한 언어 모델을 애플리케이션에 통합할 수 있는 방법을 제공합니다. 소프트웨어와 언어 모델을 구동하는 복잡한 알고리즘을 연결하는 다리 역할을 하므로 최소한의 노력으로 애플리케이션에 고급 자연어 처리 기능을 추가할 수 있습니다.

LLM API 사용의 주요 장점 중 하나는 방대한 양의 데이터로 학습된 최첨단 언어 모델을 활용할 수 있다는 점입니다. 이러한 모델로는 GPT, Claude, 미스트랄및 라마는 놀라운 정확도와 유창함으로 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 API 호출을 통해 텍스트 생성, 감정 분석, 질문 답변 등 다양한 기능을 애플리케이션에 빠르게 추가할 수 있습니다.

LLM API를 선택할 때 고려해야 할 요소

스택에 사용할 LLM API를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다:

• 성능과 정확성: API가 워크로드를 처리하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있는지 확인하세요.

• 사용자 지정 및 유연성: 특정 사용 사례에 맞게 모델을 미세 조정해야 하는지 아니면 스택의 다른 구성 요소와 통합해야 하는지 고려하세요.

• 확장성: 많은 양의 요청이 예상되는 경우 API를 적절히 확장할 수 있는지 확인하세요.

• 지원 및 커뮤니티: 애플리케이션의 장기적인 실행 가능성에 영향을 미칠 수 있으므로 API에 대한 지원 수준과 커뮤니티의 규모를 평가하세요.

LLM API를 효과적으로 활용하려면 주요 구성 요소와 기능을 이해하는 것이 중요합니다. 대부분의 LLM API의 핵심은 일반적으로 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 심층 신경망으로, 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습됩니다. 이러한 모델은 인증, 요청 라우팅, 응답 서식 지정 등의 작업을 처리하는 API 인터페이스를 통해 액세스할 수 있습니다. 또한 LLM API에는 토큰화 및 정규화와 같은 데이터 처리를 위한 추가 구성 요소와 미세 조정 및 사용자 지정 도구가 포함되어 있는 경우가 많습니다.

LLM API를 애플리케이션 스택에 통합할 때는 데이터 개인정보 보호 및 보안과 같은 요소를 고려하는 것이 중요합니다. 사용 사례에 따라 민감한 데이터가 API 제공업체로 전송되거나 모델 학습에 사용되지 않도록 해야 할 수도 있습니다. 또한 사용량 기반 요금제는 대용량 애플리케이션의 경우 비용이 빠르게 증가할 수 있으므로 API의 비용 구조를 신중하게 평가해야 합니다.

이러한 어려움에도 불구하고 LLM API를 사용하면 얻을 수 있는 이점은 분명합니다. 고급 언어 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있는 간단하고 유연한 방법을 제공함으로써 LLM API는 더욱 매력적이고 지능적이며 사용자 친화적인 소프트웨어를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 챗봇, 콘텐츠 제작 도구, 지식 관리 시스템 등 어떤 것을 구축하든 LLM API는 엔터프라이즈 애플리케이션 스택에 중요한 추가 기능입니다.

LangChain

LLM 애플리케이션 스택을 위한 LLM API를 선택한 후 고려해야 할 다음 구성 요소는 다음과 같습니다. LangChain. LangChain은 대규모 언어 모델 위에 애플리케이션을 구축하는 프로세스를 간소화하도록 설계된 강력한 프레임워크입니다. 다양한 LLM API와 상호 작용할 수 있는 표준화된 인터페이스를 제공하여 LLM 기술 스택에 쉽게 통합할 수 있습니다.

LangChain 사용의 주요 이점 중 하나는 모듈식 아키텍처입니다. LangChain은 프롬프트, 체인, 에이전트, 메모리 등 여러 구성 요소로 이루어져 있으며, 이를 결합하여 복잡한 워크플로를 만들 수 있습니다. 이러한 모듈성을 통해 간단한 질문 답변부터 콘텐츠 생성 및 데이터 분석과 같은 고급 사용 사례에 이르기까지 다양한 작업을 처리할 수 있는 애플리케이션을 구축하여 도메인별 데이터와 자연어 상호 작용을 가능하게 할 수 있습니다.

LangChain의 다양한 도구 및 지원

또한 LangChain은 LLM 작업을 간소화하는 다양한 도구와 유틸리티를 제공합니다. 예를 들어, 의미론적 검색 및 클러스터링과 같은 작업에 사용되는 텍스트의 숫자 표현인 임베딩 작업을 위한 도구를 제공합니다. 또한 LangChain에는 언어 모델의 동작을 안내하는 데 사용되는 입력 문자열인 프롬프트를 관리하기 위한 유틸리티도 포함되어 있습니다.

LangChain의 또 다른 중요한 특징은 벡터 데이터베이스를 지원한다는 점입니다. 당사가 사용하는 Chroma와 같은 벡터 데이터베이스와 통합함으로써 LangChain을 사용하면 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 광범위한 정보 소스를 활용할 수 있는 지식 집약적인 애플리케이션을 만들 수 있으며, LLM 앱 스택의 컨텍스트 데이터 검색을 향상시킬 수 있습니다.

또한 랭체인은 지속적인 개발에 기여하는 활발한 개발자 및 사용자 커뮤니티를 자랑합니다. 이 커뮤니티는 문서, 튜토리얼, 사전 빌드된 구성 요소 등 풍부한 리소스를 제공하여 LLM 기반 애플리케이션의 개발을 가속화할 수 있습니다. 또한, LangChain은 오픈 소스 모델과 호환되므로 LLM 기술 스택을 위한 다목적 도구로 사용할 수 있습니다.

랭체인(LangChain)은 모든 엔터프라이즈 LLM 애플리케이션 스택입니다. 모듈식 설계, 강력한 도구, 활발한 커뮤니티를 통해 정교한 언어 기반 애플리케이션을 구축하는 데 없어서는 안 될 필수 도구가 되었습니다. LLM API 및 벡터 데이터베이스와 같은 기타 구성 요소와 함께 LangChain을 활용하면 인간의 언어를 탁월한 정확도와 유창함으로 이해하고 생성하여 개인 데이터 및 도메인별 정보와의 원활한 자연어 상호 작용을 가능하게 하는 엔터프라이즈 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

크로마와 같은 벡터 데이터베이스

LLM API와 LangChain 외에도 LLM 앱 스택의 또 다른 필수 구성 요소는 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 데이터베이스는 대규모 언어 모델에서 생성된 임베딩과 같은 고차원 벡터를 저장하고 검색하는 데 최적화된 특수 데이터 저장소입니다. LLM 기술 스택에 벡터 데이터베이스를 통합하면 의미론적 유사성을 기반으로 관련 데이터를 빠르고 효율적으로 검색할 수 있습니다.

크로마 는 LLM 애플리케이션 스택의 벡터 데이터베이스로 널리 사용되는 오픈 소스이며, 저희 Skim AI에서도 이를 사용하고 있습니다. LangChain 및 스택의 다른 구성 요소와 원활하게 작동하도록 설계되어 임베딩을 저장하고 검색할 수 있는 강력하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

Chroma 사용의 주요 장점 중 하나는 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다는 점입니다. Chroma는 고급 색인 기술을 사용해 대용량 데이터 세트에서도 빠른 유사도 검색을 가능하게 합니다. 따라서 문서 저장소, 지식 베이스, 콘텐츠 관리 시스템과 같이 대량의 텍스트 데이터를 저장하고 검색해야 하는 애플리케이션에 이상적인 선택이 될 수 있습니다.

Chroma의 또 다른 장점은 유연성과 사용 편의성입니다. Chroma는 임베딩을 저장하고 검색할 수 있는 간단하고 직관적인 API를 제공하므로 LLM 애플리케이션 스택에 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한 코사인 유사도, 유클리드 거리 등 다양한 유사도 메트릭을 지원하므로 특정 사용 사례에 가장 적합한 메트릭을 선택할 수 있습니다.

Chroma는 필터링 및 메타데이터 지원과 같은 고급 기능도 제공합니다. 문서 ID, 타임스탬프, 사용자 지정 속성 등 추가 메타데이터를 임베딩과 함께 저장할 수 있습니다. 이 메타데이터는 검색 결과를 필터링하는 데 사용할 수 있어 상황에 맞는 데이터를 보다 정밀하고 타겟팅된 방식으로 검색할 수 있습니다.

기업 LLM 스택에 크로마 통합하기

LangChain 및 기타 인기 있는 도구 및 프레임워크와의 호환성 덕분에 Chroma를 LLM 앱 스택에 통합하는 것은 간단합니다. LangChain은 Chroma에 대한 기본 지원을 제공하므로 언어 모델에서 생성된 임베딩을 쉽게 저장하고 검색할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 자연어 상호 작용을 기반으로 관련 정보를 신속하게 표시할 수 있는 강력한 검색 메커니즘을 구축할 수 있습니다.

Chroma와 같은 벡터 데이터베이스를 LLM과 함께 사용하면 문맥을 인식하는 지능형 애플리케이션을 구축할 수 있는 새로운 가능성이 열립니다. 임베딩과 유사도 검색의 강력한 기능을 활용하면 전례 없는 정확도와 관련성으로 사용자 쿼리를 이해하고 응답할 수 있는 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이는 적시에 적절한 정보를 표시하는 것이 중요한 고객 지원, 콘텐츠 추천, 지식 관리와 같은 영역에서 특히 유용합니다.

랭체인 및 LLM API와 결합하면, 크로마는 엔터프라이즈 데이터 및 도메인별 정보와 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 지능형 데이터 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 기반을 형성합니다.

멀티 에이전트 시스템용 크루AI

crewAI 는 애플리케이션의 기능을 향상시키기 위해 LLM 앱 스택에 추가할 수 있는 또 다른 강력한 도구입니다. crewAI는 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 수행하는 다중 에이전트 시스템을 만들 수 있는 프레임워크입니다. crewAI를 스택에 통합하면 보다 정교한 워크플로와 의사 결정 프로세스를 처리할 수 있는 애플리케이션을 구축하여 엔터프라이즈 LLM 애플리케이션 스택의 자연어 상호 작용 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

크루AI의 핵심은 각자의 고유한 역할과 전문성을 가진 여러 AI 에이전트 간의 협업을 촉진하도록 설계되었습니다. 이러한 에이전트는 서로 소통하고 조율하여 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 작업으로 세분화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 대규모 언어 모델의 강력한 기능을 활용하면서 고객 지원 및 콘텐츠 제작부터 데이터 분석 및 의사 결정 지원에 이르기까지 광범위한 실제 문제를 해결할 수 있는 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

전문성의 힘 활용하기

LLM 기술 스택에 크루AI를 사용하면 얻을 수 있는 주요 이점 중 하나는 전문성을 활용할 수 있다는 점입니다. 여러 에이전트에게 특정 역할과 작업을 할당함으로써 단일 모놀리식 AI 모델보다 더 효율적이고 효과적인 시스템을 만들 수 있습니다. 각 에이전트를 특정 작업에 맞게 훈련하고 최적화하여 범용 모델보다 더 높은 수준의 성능을 발휘할 수 있으며, 도메인별 데이터 세트에서 보다 타겟화된 컨텍스트 데이터를 검색할 수 있습니다.

또한 crewAI는 유연하고 확장 가능한 아키텍처를 제공하여 다양한 유형의 에이전트를 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다. 여기에는 언어 모델 기반 에이전트뿐만 아니라 컴퓨터 비전, 음성 인식 또는 강화 학습과 같은 다른 AI 기술을 사용하는 에이전트도 포함됩니다. 이러한 다양한 유형의 에이전트를 결합하면 보다 자연스럽고 직관적인 방식으로 세상을 인식하고 이해하고 상호 작용할 수 있는 애플리케이션을 만들 수 있으며, LLM 애플리케이션 스택의 자연어 상호 작용 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

crewAI를 LLM 앱 스택에 통합하는 것은 LangChain 및 벡터 데이터베이스와 같은 다른 인기 도구 및 프레임워크와의 호환성 덕분에 더욱 쉬워집니다. 이를 통해 오픈 소스 모델과 프레임워크의 강력한 기능을 활용하면서 데이터 수집 및 처리부터 자연어 상호 작용 및 의사 결정에 이르는 작업을 처리할 수 있는 엔드투엔드 워크플로우를 만들 수 있습니다.

LLM 기술 스택의 다른 구성 요소와 함께 crewAI를 사용하면 복잡한 실제 작업을 처리할 수 있는 지능형 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있는 새로운 가능성을 열 수 있습니다. 전문화 및 협업의 힘을 활용하면 기존의 단일 모델 접근 방식보다 더 효율적이고 효과적이며 사용자 친화적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

올바른 애플리케이션 스택으로 LLM의 성능 활용하기

대규모 언어 모델의 강력한 기능을 활용하는 지능형 컨텍스트 인식 애플리케이션을 구축하려면 잘 설계된 LLM 애플리케이션 스택이 필요합니다. LLM API, LangChain, Chroma 같은 벡터 데이터베이스, crewAI 같은 멀티 에이전트 프레임워크와 같은 강력한 도구를 결합하면 놀랍도록 강력하고 가치 있는 워크플로우를 만들 수 있습니다.

이 스택을 사용하면 도메인별 데이터를 원활하게 통합하고, 문맥 정보를 효율적으로 검색하며, 복잡한 현실의 문제를 해결할 수 있는 정교한 워크플로를 구축할 수 있습니다. 이러한 도구와 프레임워크의 강력한 기능을 활용하면 언어 기반 AI 애플리케이션의 한계를 뛰어넘어 기업이 데이터 및 기술과 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 진정한 지능형 시스템을 만들 수 있습니다.