카테고리 보관물: 랭체인 (LangChain)

RunnableLambda는 LangChain에서 사용자 정의 함수를 실행하기 위해 제공되는 기능으로, Python의 callable 객체를 Runnable로 변환하여 체인에 통합할 수 있게 합니다. 이를 통해 복잡한 로직을 처리하거나 기존 기능을 확장할 수 있으며, 데이터 변환, 계산, 외부 API 호출 등 다양한 작업을 수행할 수 … 계속 읽기 →

RunnableParallel은 LangChain에서 제공하는 주요 컴포지션 프리미티브 중 하나로, 여러 개의 Runnable을 병렬적으로 실행할 수 있도록 설계된 클래스입니다. 이 클래스는 동일한 입력 데이터를 여러 Runnable에 동시에 전달하여 독립적으로 처리한 후, 각 결과를 매핑하여 반환합니다. 특징 및 주요 기능 사용 방법 1. … 계속 읽기 →

데이터를 효과적으로 전달하는 방법 chain 을 invoke() 하여 실행할 때는 입력 데이터의 타입이 딕셔너리여야 합니다. content=’5의 10배는 **50**입니다.’ additional_kwargs={} response_metadata={‘model’: ‘exaone3.5’, ‘created_at’: ‘2025-03-22T05:29:22.312077Z’, ‘done’: True, ‘done_reason’: ‘stop’, ‘total_duration’: 1808778625, ‘load_duration’: 661635833, ‘prompt_eval_count’: 42, ‘prompt_eval_duration’: 642000000, ‘eval_count’: 14, ‘eval_duration’: 500000000, ‘message’: … 계속 읽기 →

LCEL은 LangChain Expression Language의 약어인데 기본적인 방식으로 Chain을 사용해도 문제가 없지만 코드를 좀 더 간략하게 사용하고 병렬처리, 비동기, 스트리밍 기능을 제공하기 위해 LCEL을 사용한다. LCEL은 LangChain 라이브러리에서 복잡한 LLM(Large Language Model) 애플리케이션을 구축하기 위한 선언적 인터페이스로, 코드의 간결성과 유지보수성을 극대화하도록 … 계속 읽기 →

LangChain은 LLM 기반 어플리케이션 개발을 위한 프레임워크로써, 다양한 LLM관련 기능들을 결합(체인)하여 손쉽게 사용하도록 지원합니다. 해리슨 체이스(Harrison Chase)가 2022년 Robust Intelligence 근무 시절 시작한 오픈소스 프로젝트, JavaScript와 파이썬에서 패키지 형식으로 만들었습니다. LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 애플리케이션을 개발하기 위한 오픈 … 계속 읽기 →

최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어왔습니다. ChatGPT, Bard, Claude와 같은 상용 LLM은 놀라운 성능을 제공하지만, 대부분의 경우 사용자는 높은 비용을 지불해야 합니다. 이러한 비용 문제는 특히 스타트업, 개인 개발자, 소규모 연구팀에게 … 계속 읽기 →