대규모 언어 모델(LLM)의 출현은 자연어 처리 분야에서 큰 화제를 불러일으켰으며, ChatGPT 및 LangChain에서 시연된 것과 같은 기능의 결과로 수많은 새로운 애플리케이션이 정기적으로 개발되고 있습니다.
LangChain 플랫폼은 개발자가 고급 언어 모델을 활용하여 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있는 다용도 오픈 소스 소프트웨어 시스템입니다. 이 포괄적인 도구 세트는 챗봇, 요약, 자동화된 질문 및 응답 시스템 등과 같은 다양한 기능을 지원합니다.
기본 원칙, 대체 언어 모델과의 비교, 구현을 위한 단계별 절차를 포함하여 LangChain LLM에 대한 심층적인 검토가 이 글에서 제시됩니다.
LangChain LLM의 이해
대규모 언어 모델에 내재된 메커니즘에 대한 이해는 LangChain의 운영 세부 사항을 살펴보기 전에 필요합니다. 대규모 언어 모델은 딥러닝 기술을 사용하여 텍스트, 숫자 및 코드와 같은 다양한 유형의 정보를 포함하는 방대한 데이터 세트에 대한 기계 학습 알고리즘을 교육하는 인공 지능 (AI)의 한 종류입니다.
대규모 정보 코퍼스를 통해 모델은 단어, 숫자, 기호 간의 일반적인 추세와 상관관계를 파악할 수 있습니다. 이 기능을 통해 모델은 다음과 같은 다양한 과제를 수행할 수 있습니다:
이 시스템은 언어 번역, 창작 글쓰기, 기술 글쓰기, 학술 콘텐츠 작성 등 다양한 장르의 텍스트를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 질문에 대한 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
이미지 내에서 객체를 식별하는 작업을 객체 감지라고 합니다.
요약은 책, 기사 또는 연구 논문에 포함된 주요 요점이나 정보를 간결하게 재구성한 것입니다.
LLM의 주요 제약 조건 중 하나는 광범위한 적용 범위입니다. 이러한 모델은 다양한 작업을 능숙하게 처리할 수 있지만, 특정 답변보다는 전문 지식과 심층적인 도메인 지식이 필요한 쿼리 또는 입력에 대한 일반적인 답변을 제공할 수 있습니다.
2022년 12월, 해리슨 체이스는 언어 모델(LLM)을 활용할 수 있는 새로운 방법을 제시하는 LangChain 프레임워크를 도입했습니다. 이 프로세스는 데이터 세트 텍스트를 세심하게 준비하여 더 작은 세그먼트 또는 요약으로 나누는 것으로 시작됩니다. 이후 이러한 요약은 수학적 공간 내에서 벡터로 표현됩니다. 쿼리를 받으면 모델은 요약 리포지토리를 샅샅이 뒤져 해당 답변을 제공합니다.
LangChain 플랫폼에는 필수적인 전처리 메커니즘이 통합되어 있으며, 이는 언어 학습 모델(LLM)이 더욱 발전하고 데이터 중심적으로 성장함에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 이 기능은 코드 및 시맨틱 검색 시나리오에서 활용되어 LLM과의 실시간 수집 및 협업을 가능하게 합니다.
LangChain LLM과 다른 언어 모델 비교
현재 언어 모델 환경 내에서 동시대 언어 모델과 차별화되는 뛰어난 속성과 기능에 대해 설명하기 위한 설명적 분석이 곧 발표될 예정입니다.
정보 보존은 모든 언어 모델, 특히 용량이 제한된 언어 모델에서 중요한 측면입니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 LangChain은 과거 대화를 유지하는 확장 메모리를 제공하여 사용자가 상호 작용의 과거 기록을 검토하고 중단한 부분부터 대화를 계속할 수 있도록 합니다. 이 기능은 메모리 제한의 제약을 제거할 뿐만 아니라 사용자가 이전 교환을 다시 방문할 수 있도록 하여 커뮤니케이션의 연속성을 용이하게 합니다.
LangChain을 활용하면 단일 모델의 API에 국한된 기존 방식보다 다양한 언어 모델 간 전환 프로세스를 더욱 간소화할 수 있습니다. 이 기능을 통해
⭐ 통합 내에서 다양한 언어 모델을 원활하게 통합할 수 있습니다: LangChain을 애플리케이션에 통합하는 것은 다른 LLM에 비해 쉽습니다. 체인 및 에이전트 을 통해 파이프라인 워크플로우를 제공하므로 LangChain을 애플리케이션에 빠르게 통합할 수 있습니다. 선형 파이프라인 측면에서 체인은 본질적으로 수많은 부분을 연결하는 객체입니다. 에이전트는 비즈니스 로직을 사용하여 구성 요소가 상호 작용하는 방식을 선택할 수 있는 고급 객체입니다. 예를 들어 조건부 논리를 사용하여 LLM의 결과에 따라 다음 작업 과정을 결정할 수 있습니다.
⭐ 데이터 전달: LLM의 일반적인 텍스트 기반 특성으로 인해 일반적으로 모델에 데이터를 전달하는 것은 까다롭습니다. LangChain은 인덱스 를 사용하여 이 문제를 해결합니다. 인덱스를 사용하면 애플리케이션이 가변 형식으로 데이터를 가져와서 행 단위로 LLM에 제공할 수 있는 방식으로 저장할 수 있습니다.
LangChain을 활용하면 다른 많은 언어 모델에서 일반적으로 사용되는 일반적인 텍스트 콘텐츠가 아닌 특정 컨텍스트에 적합한 형식으로 응답을 제시하는 구문 분석된 출력이 생성됩니다. 이 속성은 개발자가 시스템과 통합할 수 있는 특정 응답을 설계할 수 있기 때문에 소프트웨어 애플리케이션 내에 인공 지능을 통합할 때 특히 유용합니다.
LangChain LLM 시작하기
LangChain의 기능을 포괄적으로 이해하려면 실제 애플리케이션 환경에서 배포해야 합니다. 개발 프로세스를 시작하기 전에 개발 환경을 준비하는 것이 필수적입니다.
개발 환경 설정하기
GPT-3의 기능을 프로젝트에 통합하기 위해서는 OpenAI에서 제공하는 GPT-3 API를 활용해야 합니다.
LangChain을 애플리케이션에 통합하려면 다음 단계를 따르세요.
필요한 모든 구성 요소가 올바르게 설치되었는지 확인하려면 pip를 사용하여 다음 명령을 실행하십시오:
pipenv install langchain openai
앞서 언급한 지시어는 시스템 내에서 필요한 패키지의 설치를 실행하는 동시에 소프트웨어 실행을 위한 인공 환경을 설정합니다.
설치된 종속성 가져오기
langchain 패키지에서 LLLChain, OpenAI, ConversationChain, PromptTemplate 등 필요한 클래스를 가져와서 적절한 언어 체인 패키지를 활용하시기 바랍니다.
from langchain import ConversationChain, OpenAI, PromptTemplate, LLMChain
from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory
LangChain 클래스는 통신 체인을 구성하는 언어 모델의 개요와 실행을 담당합니다.
OpenAI API 키 액세스
다음으로, OpenAI API 키를 가져옵니다. OpenAI의 API 키에 액세스하려면 OpenAI 계정이 있어야 하며, OpenAI API 플랫폼 로 이동해야 합니다.
대시보드에 있는 프로필 아이콘을 클릭하세요. 그런 다음 ‘API 키 보기’ 버튼을 클릭하여 API 키 보기 옵션을 선택합니다.
계정 설정에서 ‘새 비밀 키 생성’ 버튼을 클릭하여 새 API 키 생성을 진행하세요.
비밀 비밀번호 힌트가 제공됩니다.
API 키를 검색하고 향후 잠재적인 애플리케이션을 위해 안전하게 저장합니다.
LangChain LLM을 사용한 애플리케이션 개발
당면한 과제는 다음과 같은 방식으로 작동하는 기본 채팅 프로그램을 만드는 것입니다:
# Customize the LLM template
template = """Assistant is a large language model trained by OpenAI.
{history}
Human: {human_input}
Assistant:"""
prompt = PromptTemplate(input_variables=["history", "human_input"], template=template)
앞서 언급한 메커니즘을 활용하여 이전에 보관했던 API 키를 ChatGPT 체인에 주입해야 합니다.
chatgpt_chain = LLMChain(
llm=OpenAI(openai_api_key="OPENAI_API_KEY",temperature=0),
prompt=prompt,
verbose=True,
memory=ConversationBufferWindowMemory(k=2),
)
# Predict a sentence using the chatgpt chain
output = chatgpt_chain.predict(
human_input="What is All Things N?"
)
# Display the model's response
print(output)
앞서 언급한 코드는 OpenAI API 키와 사전 정의된 프롬프트 템플릿을 활용하여 언어 모델 체인을 로드하는 프로세스를 구현합니다. 그 후 사용자 입력을 수신하고 해당 출력을 표시합니다.
예상 결과는 위와 같습니다.
LLM의 영향력 증가
LLM의 활용도가 크게 증가하면서 인간이 지식 기계와 소통하는 방식이 변화하고 있습니다. LangChain과 같은 플랫폼은 개발자가 쉽고 원활하게 LLM을 애플리케이션에 통합할 수 있는 수단을 제공하는 데 앞장서고 있습니다. 또한 ChatGPT, Bard, Hugging Face와 같은 생성형 AI 모델은 LLM 애플리케이션의 개발을 촉진하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.