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언어 모델은 텍스트를 입력으로 받는데, 이러한 텍스트를 일반적으로 프롬프트라고 합니다. 일반적으로 이것은 단순히 하드코딩된 문자열이 아니라 템플릿, 몇 가지 예제 및 사용자 입력의 조합입니다. LangChain은 프롬프트를 쉽게 구성하고 작업할 수 있도록 여러 클래스와 함수를 제공합니다. #프롬프트 템플릿(prompt template)이란 무엇인가요? 프롬프트 템플릿은 프롬프트를 생성하는 재현 가능한 방법을 말합니다. 여기에는 최종 사용자로부터 일련의 매개변수를 받아 프롬프트를 생성할 수 있는 텍스트 문자열("템플릿")이 포함되어 있습니다. 프롬프트 템플릿에는 다음을 포함할 수 있습니다: 언어 모델에 대한 지침 언어 모델이 더 나은 응답을 생성하는 데 도움이 되는 몇 가지 샷 예제 세트, 언어 모델에 대..

프롬프트(Prompts)를 통해 모델을 프로그래밍하는 새로운 방식입니다. 프롬프트는 모델에 대한 입력을 의미합니다. 이 입력은 종종 여러 구성 요소로 구성됩니다. LangChain은 프롬프트를 쉽게 구성하고 작업할 수 있도록 여러 클래스와 함수를 제공합니다. #프롬프트 템플릿(Prompt templates) : 모델 입력 매개변수화 #예제 선택기(Example selectors) : 프롬프트에 포함할 예제를 동적으로 선택

모든 언어 모델 애플리케이션의 핵심 요소는 바로 모델입니다. LangChain은 모든 언어 모델과 인터페이스할 수 있는 빌딩 블록을 제공합니다. #프롬프트(Prompts): 모델 입력의 템플릿화, 동적 선택 및 관리 #언어 모델(Language models): 공통 인터페이스를 통해 언어 모델을 호출 #출력 파서(Output parsers): 모델 출력에서 정보 추출

모듈 LangChain은 가장 단순한 것부터 가장 복잡한 것까지, 나열된 다음 모듈에 대해 확장 가능한 표준 인터페이스와 외부 통합을 제공합니다: #모델 I/O - 언어 모델과의 인터페이스 #데이터 연결 - 애플리케이션별 데이터와의 인터페이스 #체인 - 호출 시퀀스 구성 #에이전트 - 체인이 주어진 상위 수준 지시어에 따라 사용할 도구를 선택하도록 합니다. #메모리 - 체인 실행 사이에 애플리케이션 상태 유지 #콜백 - 모든 체인의 중간 단계를 로그 및 스트리밍

#설치 LangChain을 설치하려면 실행합니다: pip install langchain 자세한 내용은 설치 가이드를 참조하세요. #환경 설정(Environment setup​) LangChain을 사용하려면 일반적으로 하나 이상의 모델 공급자, 데이터 저장소, API 등과의 통합이 필요합니다. 이 예제에서는 OpenAI의 모델 API를 사용하겠습니다. 먼저 파이썬 패키지를 설치해야 합니다: pip install openai API에 액세스하려면 계정을 생성하고 여기로 이동하여 얻을 수 있는 API 키가 필요합니다. 키를 받으면 실행하여 환경 변수로 설정할 수 있습니다: export OPENAI_API_KEY="..." 환경 변수를 설정하지 않으려면 OpenAI LLM 클래스를 시작할 때 openai_a..

# 공식 릴리스 LangChain을 설치하려면 실행하세요: pip install langchain 그러면 LangChain의 최소 요구사항이 설치됩니다. LangChain의 많은 가치는 다양한 모델 제공자, 데이터 저장소 등과 통합할 때 발생합니다. 기본적으로 이를 위해 필요한 종속성은 설치되지 않습니다. 그러나 이러한 종속성을 가져오는 두 가지 다른 방법으로 LangChain을 설치할 수 있습니다. 일반적인 LLM 제공자에 필요한 모듈을 설치하려면 다음을 실행합니다: pip install langchain[llms] 모든 통합에 필요한 모든 모듈을 설치하려면 다음을 실행합니다: pip install langchain[all] zsh를 사용하는 경우, 예를 들어 명령의 인수로 전달할 때 대괄호로 묶어야 ..

소개 랭체인은 언어 모델로 구동되는 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크입니다. 다음과 같은 애플리케이션을 지원합니다: 데이터 인식(Data-aware): 언어 모델을 다른 데이터 소스에 연결합니다. 에이전트(Agentic): 언어 모델이 환경과 상호 작용할 수 있도록 합니다. LangChain의 주요 가치 요소는 다음과 같습니다: 1. 구성 요소(Components) : 언어 모델 작업을 위한 추상화 및 각 추상화에 대한 구현 모음입니다. 구성 요소는 모듈식이며 나머지 LangChain 프레임워크의 사용 여부에 관계없이 사용하기 쉽습니다. 2. 기성 체인(Off-the-shelf chains) : 특정 상위 수준의 작업을 수행하기 위한 구성 요소의 구조화된 어셈블리입니다. 기성 체인(Off-the-s..