LangChain으로 시작하는 AI Agent 개발
LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크입니다. 이 글에서는 LangChain을 사용하여 AI Agent를 개발하는 방법을 상세히 알아보겠습니다.
LangChain이란?
LangChain은 LLM(Large Language Model)을 기반으로 한 애플리케이션 개발을 단순화하고 표준화하는 프레임워크입니다. 다음과 같은 핵심 기능을 제공합니다:
- 모델 통합
- OpenAI GPT 시리즈
- Anthropic Claude
- Hugging Face 모델
- 로컬 LLM 지원
- 데이터 처리
- 문서 로딩
- 텍스트 분할
- 임베딩 생성
- 벡터 저장소 연동
- 메모리 관리
- 대화 기록 유지
- 컨텍스트 관리
- 장기 기억 구현
주요 기능
1. Chains (체인)
여러 컴포넌트를 연결하여 복잡한 작업을 수행합니다:
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product"],
template="What are 5 creative ways to market {product}?"
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
result = chain.run(product="AI 개발 교육 서비스")
주요 체인 유형:
- LLMChain
- SimpleSequentialChain
- RouterChain
- TransformChain
2. Agents (에이전트)
자율적인 의사결정과 행동을 수행하는 컴포넌트입니다:
from langchain.agents import create_sql_agent
from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
from langchain.sql_database import SQLDatabase
# 데이터베이스 연결
db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///example.db")
toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db)
# Agent 생성
agent = create_sql_agent(
toolkit=toolkit,
verbose=True,
agent_type="zero-shot-react-description"
)
# Agent 실행
agent.run("총 매출이 가장 높은 상위 5개 제품을 찾아줘")
에이전트 특징:
- 도구 사용 능력
- 단계별 추론
- 오류 처리
- 자기 수정
3. Memory (메모리)
대화 및 작업 컨텍스트를 유지합니다:
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.memory.chat_message_histories import RedisChatMessageHistory
# Redis 기반 메모리 설정
message_history = RedisChatMessageHistory(
url="redis://localhost:6379/0",
session_id="session-123"
)
memory = ConversationBufferMemory(
memory_key="chat_history",
chat_memory=message_history,
return_messages=True
)
메모리 유형:
- ConversationBufferMemory
- ConversationSummaryMemory
- VectorStoreMemory
- EntityMemory
4. Prompts (프롬프트)
LLM과의 효과적인 상호작용을 위한 템플릿을 제공합니다:
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.prompts.chat import SystemMessage, HumanMessage
template = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessage(content="당신은 전문 마케팅 컨설턴트입니다."),
HumanMessage(content="다음 제품의 마케팅 전략을 수립해주세요: {product}")
])
프롬프트 기능:
- 템플릿 관리
- 변수 처리
- 예시 포함
- 프롬프트 최적화
실전 응용 사례
1. 문서 분석 에이전트
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator
# PDF 문서 로드
loader = PyPDFLoader("document.pdf")
index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader])
# 질의응답
response = index.query("이 문서의 핵심 내용을 요약해줘")
2. 고객 서비스 봇
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationEntityMemory
conversation = ConversationChain(
llm=llm,
memory=ConversationEntityMemory(llm=llm),
verbose=True
)
response = conversation.predict(input="환불 정책에 대해 알려주세요")
성능 최적화 팁
- 프롬프트 엔지니어링
- 명확한 지시사항
- 구체적인 예시 포함
- 제약조건 명시
- 토큰 관리
- 컨텍스트 길이 제한
- 불필요한 정보 제거
- 요약본 활용
- 비용 최적화
- 캐싱 활용
- 모델 선택
- 배치 처리
향후 개발 방향
LangChain은 지속적으로 발전하고 있으며, 다음과 같은 기능이 추가될 예정입니다:
- 더 많은 모델 지원
- 새로운 LLM 통합
- 특화 모델 지원
- 멀티모달 확장
- 성능 개선
- 처리 속도 향상
- 메모리 효율화
- 분산 처리
- 도구 확장
- 새로운 통합
- API 확장
- 커스텀 도구 지원
결론
LangChain은 AI Agent 개발을 위한 강력하고 유연한 프레임워크를 제공합니다. 지속적인 발전과 커뮤니티의 성장으로, 더욱 다양한 응용 사례가 등장할 것으로 기대됩니다.
참고 자료
LangChain 아키텍처
graph TB
A[LangChain] --> B[Chains]
A --> C[Agents]
A --> D[Memory]
A --> E[Tools]
B --> F[LLMChain]
B --> G[SequentialChain]
C --> H[ZeroShot]
C --> I[Conversational]
D --> J[BufferMemory]
D --> K[VectorMemory]
E --> L[Python REPL]
E --> M[Search]
체인 실행 흐름
sequenceDiagram
participant U as 사용자
participant C as Chain
participant L as LLM
participant M as Memory
U->>C: 입력
C->>M: 컨텍스트 조회
C->>L: 프롬프트 전송
L->>C: 응답
C->>M: 결과 저장
C->>U: 최종 출력
컴포넌트 관계
classDiagram
class Chain {
+run()
+arun()
}
class Agent {
+tools
+llm_chain
+execute()
}
class Memory {
+chat_memory
+load_memory_variables()
}
class Tool {
+name
+description
+func
}
Chain --> Agent
Agent --> Tool
Chain --> Memory