✅ 랭체인의 개념과 이해
현재 AI 시장에는 LLM이 최신 소프트웨어 스택의 한 요소로 빠르게 부상했어요. 대표적으로 Open AI의 Chat GPT, 구글의 제미나이, 네이버의 하이퍼클로바 X 등의 LLM을 제외하고도 수많은 언어 모델이 거의 매일 새롭게 나타나고 있고, 각 모델마다 고유한 기능과 전문성을 갖추고 있어요.
하지만 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위해서 개발자는 매개변수 조정부터 프롬프트 보강, 응답 조정에 이르기까지 고려해야 할 요소가 매우 많은데요. 이럴 때 원활한 AI 프로세스 파이프라인이 세팅되어 있으면 얼마나 좋을까요?😮
이 고민은 랭체인(RangChain)에서 해줄 수 있답니다! 이번 콘텐츠에서는 LLM과 상호 작용하는 탁월한 도구로 부상한 랭체인의 기본 개념과 정의에 대해서 설명하며, RangChain은 LLM에서 원하는 결과를 얻기 위해 어떤 흐름을 조율하는지 알아보겠습니다!
🔶 랭체인 Lang Chain 이란?
랭체인은 대규모 언어 모델 LLM 기반의 애플리케이션을 개발하기 위한 오픈소스 프레임워크에요. 크게 Python과 JavaScript 라이브러리를 제공하는데요. 기본적으로 거의 모든 LLM을 위한 일반적인 인터페이스로 LLM 애플리케이션을 구축한 다음 통합할 수 있는 중앙 집중식 개발 환경을 갖추고 있어요!
RangChain에는 I/O 체인, 메모리 등 다양한 모듈이 존재하는데요. 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져와서 필요에 따라 조작, 관리, 그리고 적시에 사용할 수 있어 복잡한 데이터 흐름을 관리하고, 사용자가 필요로 하는 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.
여러 가지 모듈이 하나의 구성 요소를 만들고, 또 이렇게 모인 구성 요소를 체인으로 엮으면서 마치 차곡차곡 블록을 쌓고 합쳐가듯 최종 애플리케이션을 만들게 된답니다 :)
LangChain이 LLM에서 중요한 이유는 무엇인가?
LLM은 일반적인 상황에서 프롬프트에 응답하는 데 탁월하지만, 훈련한 적 없는 특정 영역에서는 성능이 떨어져요. 예를 들어 LLM은 추정치를 제공하여 컴퓨터 비용에 대한 답변을 제공할 수 있지만, 특정 회사에서 판매하는 특정 컴퓨터 모델의 금액을 알 수는 없어요. 이를 위해 엔지니어는 LLM 조직 내부 데이터 소스와 통합하고 프롬프트 엔지니어링을 적용해야 하는데요.
LangChain은 이런 데이터 응답 애플리케이션을 개발하기 위한 중간 단계를 간소화하여 프롬프트 엔지니어링의 효율성을 높일 수 있어요.🔺
사용자는 랭체인을 통해 챗봇, 개인 비서, 문서 처리 등의 다양한 응용 프로그램을 만들 수 있답니다!🤖 아래 3개의 사례를 통해 랭체인의 장점을 살펴볼 수 있어요.
1) 언어 모델 용도 변경
LangChain을 사용하면 재훈련이나 미세 조정 없이 LLM을 분야별 애플리케이션에 맞게 재활용할 수 있어요. 개발팀은 LangChain을 사용하여 저장된 내부 문서에서 데이터를 읽고, 이를 대화형 응답으로 요약하는 애플리케이션을 구축할 수 있는데요. 프롬프트를 표시하는 동안 언어 모델에 검색 증강 생성(RAG) 워크플로를 구현하면, 모델 할루시네이션이 줄어들고 응답 정확도가 향상돼요.🔺
2) AI 개발 간소화
랭체인은 복잡한 데이터 소스 통합과 프롬프트 세분화를 통해 인공 지능(AI) 개발을 간소화해줘요. 개발자는 시퀀스(템플릿, 라이브러리)를 사용자 지정하여 복잡한 애플리케이션을 빠르게 구축하고 개발 시간을 단축시킬 수 있어요.🔻
3) 개발자 지원
LangChain은 오픈소스로서 개발자에게 다양한 🪛🔧도구를 제공해 주는데요. 이를테면 LLM을 외부 데이터 소스와 연결하는 도구를 AI 개발자에게 제공하며 개발 환경에 도움을 줘요!
Lang-Chain 어떻게 작동하나요?
랭체인에서 개발자는 원하는 결과를 생성하는 데 필요한 단계를 지정하여, 특정 상황에 맞게 언어 모델을 유연하게 조정할 수 있어요.
[Chain]
⛓️체인이란 랭체인에서 다양한 AI 구성요소를 유지하여 컨텍스트 인식 응답을 제공한다는 기본 원칙으로 사용자의 쿼리부터 모델의 출력에 이르기까지 일련의 자동화된 작업이에요. 예를 들어 개발자는 다음과 같은 용도로 체인을 사용할 수 있어요.👨💻
- 다른 데이터 소스에 연결
- 고유한 콘텐츠 생성
- 다언어 번역
- 사용자 쿼리에 대답
[Link]
체인은 링크로 이루어져 있어요. 개발자가 서로 연결하여 체인 시퀀스를 형성하는 각 작업을 링크라고 해요. 개발자는 링크를 사용하여 복잡한 작업을 여러 개의 작은 작업으로 나눌 수 있습니다. 🔗링크의 예는 다음과 같아요.
- 사용자 입력 형식 지정
- LLM에 쿼리 전송
- 클라우드 스토리지에서 데이터 검색
- 특정 언어에서 다른 언어로 번역
LangChain 프레임워크에서 링크는 사용자로부터 입력을 받아 처리를 위해 LangChain 라이브러리로 전달하는데요. 또한 LangChain에서는 링크 재정렬을 통해 다양한 AI 워크플로우를 만들 수 있어요!
랭체인 Lang Chain의 6가지 모듈
1️⃣ 모델 I/O: 언어 모델과의 인터페이스
단계에서 프롬프트를 관리하고 공통 인터페이스를 통해 언어 모델을 호출하고 모델 출력에서 정보를 추출할 수 있음
2️⃣ 데이터 연결: 애플리케이션별 데이터와의 인터페이스
단계에서 데이터를 로드, 변환, 저장 및 쿼리 하기 위한 빌딩 블록을 제공
3️⃣ 체인: 호출 시퀀스 구축
LLM을 상호 또는 다른 구성요소와 체인으로 연결하여 애플리케이션을 위한 체인 인터페이스 제공
4️⃣ 에이전트: 상위 지시문이 주어지면 체인이 사용할 툴을 선택할 수 있도록 함
언어 모델을 추론 엔진으로 사용해 어떤 작업을 어느 순서에 따라 수행할지를 결정
5️⃣ 메모리: 체인 실행 간 애플리케이션 상태 유지
과거의 메시지에 직접 액세스할 수 있도록 메모리로 저장
6️⃣콜백: 체인의 중간 단계를 기록 및 스트리밍
LLM 애플리케이션의 다양한 단계에 연결할 수 있게 해주고 로깅, 모니터링, 스트리밍 등 작업에 유용
Astrago와 LangChain를 통해 AI 워크 로드 효율 높이기
다음과 같이 데이터의 접근성과 활용성을 극대화하여 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있는 랭체인에서는 GPU 자원 관리를 진행할 시에 더욱 혁신적인 시너지를 창출할 수 있는데요. GPU 자원의 효율적 활용과 자동화를 통해 머신러닝·딥러닝 작업을 최적화할 수 있는 AI 머신러닝 솔루션 아스트라고를 결합하면 다음과 같은 기능을 지원할 수 있어요.
1. 데이터와 연산 자원의 통합 관리
LangChain이 데이터를 체계적으로 관리하는 동안, Astrago는 잡스케줄링 방식을 통해 GPU 자원을 최적화하여 머신러닝과 딥러닝 작업을 지원해 줘요. 이는 비교적 큰 LangChain의 파일도 모델 학습이 원활하게 이루어질 수 있도록 도와줄 수 있어요.
2. 효율적인 워크플로
AstraGo는 개인 리포지토리 및 공용 리포지토리를 제공하여, 개발 작업의 편의성을 높여줘요. 리포지토리에 개발에 필요한 모델 파일 및 소스 코드를 저장해두어, UI 클릭만으로 손쉽게 LangChain을 이용한 워크로드를 생성할 수 있어요. 이를 통해 전체 워크플로우의 효율성을 극대화할 수 있습니다!
3. 자동화와 모니터링
랭체인과 아스트라고 모두 자동화된 기능을 제공하여, 데이터와 리소스 자원 관리가 수월해져요. LangChain은 데이터의 자동 분류와 검색을 지원하고, Astrago는 GPU 자원의 실시간 모니터링을 통해 관리자의 부담을 줄일 수 있어요!
LangChain을 통해 쉽게 모델 학습부터 개발하는 데까지 완료했다면, 그 이후의 워크 로드 트래킹은 Astrago에서 진행할 수 있어요. 아스트라고는 주/월간 리포트부터 노드, 하드웨어 별 실시간 사용 현황 등 개발~관리 모든 프로세스를 편리하게 해주니, LLM 및 AI 개발 프로세스, 한껏 단축할 수 있답니다! 😄
오늘 콘텐츠에서 알아본 것처럼 RangChain은 데이터를 체계적으로 관리하고 효율적으로 처리하는 역할을 수행하는데요. 이때 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습과 예측을 지원할 수 있는 GPU 관리 솔루션을 통해 성능을 극대화해보는 것도 좋은 것 같습니다! AI 전체 시스템의 성능과 효율을 높이기 위한 astrago ! 자세히 알아보시려면 아래를 클릭해 주세요 🙂 👇
'AstraGo' 카테고리의 다른 글
| AI 알고리즘의 기본 개념과 학습 알고리즘의 작동 원리 (1) | 2024.08.16 |
|---|---|
| 머신러닝 딥러닝 모델의 성능 향상을 위한 파인 튜닝 전략 (0) | 2024.08.09 |
| GPU와 경쟁하는 차세대 AI 반도체 모델 NPU-TPU-IPU 정의 차이 (0) | 2024.08.03 |
| 복잡한 잡스케줄을 효율적으로 관리하고 싶다면, 일괄처리작업 Batch Job(배치잡) (1) | 2024.07.29 |
| 대규모 데이터도 고속 처리하는 고성능 컴퓨팅 HPC (0) | 2024.07.29 |
