LangChain에서 문서와 대화하기 위해 Vector Store 사용하는 방법

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Lynn Mikami

Published on 2024. 4. 30.

LangChain은 특히 대형 언어 모델 (LLM)을 사용하여 애플리케이션을 구축할 때 기술 산업에서 큰 반향을 일으키고 있습니다. 그러나 그 중에서도 벡터 스토어의 혁신적인 사용이 더욱 차별성을 줍니다. 본 문서는 LangChain과 벡터 스토어가 어떻게 결합되어 강력하고 효율적이며 확장 가능한 LLM 애플리케이션을 만드는지에 대한 개념을 이해하는 데 대한 완벽한 가이드가 될 것입니다.

챗봇을 구축하려는 개발자이든 텍스트 분석에 관심이 있는 데이터 과학자이든, LangChain이 어떻게 벡터 스토어를 활용하는지를 이해하는 것이 중요합니다. 그러니 이제 들어가서 이 동적인 듀오의 모든 잠재력을 풀어볼까요?

LangChain이란 무엇인가요?

LangChain은 대형 언어 모델 (LLM)을 활용하는 응용 프로그램과 에이전트를 구축하기 위한 첨단 프레임워크입니다. 간단히 말하면, 이 프레임워크는 GPT-3 또는 GPT-4와 같은 LLM을 소프트웨어 스택에 통합하여 더 똑똑하고 반응성이 뛰어나며 다재다능한 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와주는 도구입니다.

• 왜 중요한가요: 오늘날 데이터 중심의 세상에서는 자연어 처리부터 자동 고객 서비스까지 다양한 작업에 LLM이 점점 중요해지고 있습니다.
• 주요 기능: LangChain은 문서 변환, 데이터 임베딩, 고급 검색 방법 등 다양한 기능을 제공하여 LLM 기반 개발에 완벽한 솔루션을 제공합니다.

LangChain으로 무엇을 할 수 있나요?

LangChain은 단순히 또 다른 프레임워크가 아닙니다. 대형 언어 모델을 사용하는 모든 작업에 있어서 혁신적인 도구입니다. 다음은 그 이유입니다:

1. 확장성: LangChain은 확장할 수 있도록 구축되어 있어 애플리케이션이 성장함에 따라 더 큰 데이터 세트와 더 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다.
2. 효율성: 벡터 스토어와의 통합을 통해 LangChain은 빠른 데이터 검색을 제공하여 LLM 애플리케이션에서 종종 병목이 되는 문제를 해결합니다.
3. 유연성: 챗봇, 추천 엔진, 복잡한 NLP 도구를 구축하든, LangChain의 모듈식 아키텍처를 통해 매우 다재다능하게 활용할 수 있습니다.

LangChain 설정 방법

전제 조건: Python 및 가상 환경

LangChain을 시작하기 전에 몇 가지 전제 조건을 충족해야 합니다. 첫 번째 단계는 시스템에 Python이 설치되어 있는지 확인하는 것입니다. LangChain은 Python 3.6 이상과 호환됩니다.

• Python 설치: 공식 웹 사이트 (opens in a new tab)에서 최신 버전의 Python을 다운로드할 수 있습니다.

• 가상 환경 설정: 프로젝트를 위해 가상 환경을 생성하는 것은 좋은 습관입니다. 이렇게 하면 프로젝트가 격리되고 의존성 충돌을 방지할 수 있습니다.

다음은 가상 환경을 설정하는 방법입니다:

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Windows에서는 `myenv\Scripts\activate`를 사용하세요.

PostgreSQL에 연결하기

다음 단계는 PostgreSQL 데이터베이스를 설정하는 것입니다. LangChain은 벡터 스토어로 PostgreSQL과 pgvector 확장을 사용합니다.

• PostgreSQL 설치: 공식 PostgreSQL 웹사이트 (opens in a new tab)에서 다운로드할 수 있습니다.

• pgvector 설치: PostgreSQL을 설치하면 PostgreSQL 쉘에서 직접 pgvector 확장을 설치할 수 있습니다.

다음은 pgvector를 설치하는 SQL 명령어 예시입니다:

CREATE EXTENSION pgvector;

구성 단계

마지막으로, LangChain을 PostgreSQL 데이터베이스에 연결하도록 구성해야 합니다. 일반적으로 환경 변수를 설정하거나 구성 파일을 수정하는 것이 필요합니다.

다음은 LangChain을 PostgreSQL에 연결하기 위한 Python 코드 예시입니다:

from langchain import LangChain
 
lc = LangChain(database_url="your_postgresql_database_url_here")

이러한 단계를 따르면 강력한 LLM 애플리케이션을 구축할 수 있는 완전히 작동하는 LangChain 환경을 갖게 됩니다.

Vector Stores의 역할

벡터 스토어 소개

벡터 스토어는 벡터 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 특별히 설계된 데이터베이스입니다. LangChain의 맥락에서 벡터 스토어는 대형 언어 모델에서 생성된 임베딩을 저장하고 검색하기 위한 기반이 됩니다. 그러나 이러한 임베딩이 정확히 무엇인가요?

• 임베딩: 이는 텍스트 데이터의 의미적 요소를 포착하는 고차원 벡터입니다. LLM을 사용하여 생성되며 텍스트 유사도, 군집화, 검색과 같은 작업에 중요합니다.

• 벡터 스토어의 필요성: 전통적인 데이터베이스는 고차원 데이터에 최적화되지 않습니다. 그에 반해 벡터 스토어는 이러한 데이터를 처리하도록 구축되어 더 빠르고 정확한 검색을 제공합니다.

PostgreSQL과 pgvector: 동적 듀오

LangChain은 벡터 데이터베이스로 PostgreSQL과 그 확장인 pgvector를 사용합니다. 이들이 함께 어떻게 동작하는지 살펴보겠습니다:

1. PostgreSQL: 이는 강력한 오픈 소스 객체-관계형 데이터베이스 시스템으로 견고성과 확장성으로 알려져 있습니다.

2. pgvector: 이는 벡터 데이터 유형을 지원하는 PostgreSQL의 확장 기능으로 고차원 벡터의 효율적인 저장 및 검색을 가능하게 합니다.

3. 시너지: PostgreSQL과 pgvector를 함께 사용하면 LangChain 애플리케이션에서 벡터 데이터를 저장하고 관리하는 데 심리스한 경험을 제공합니다.

다음은 PostgreSQL에서 벡터 열을 가진 테이블을 만드는 샘플 코드 스니펫입니다:

CREATE TABLE embeddings (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    vector pgvector
);

LangChain에서 벡터 스토어 사용의 이점

LangChain에서 PostgreSQL과 pgvector와 같은 벡터 스토어를 사용하는 장점은 여러 가지입니다:

• 속도: 벡터 스토어는 실시간 애플리케이션에 필수적인 빠른 데이터 검색을 위해 최적화되어 있습니다.

• 확장성: 애플리케이션이 성장함에 따라 데이터도 늘어납니다. 벡터 스토어는 이러한 성장을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

• 정확성: 최근접 이웃 검색을 위한 특수화된 알고리즘을 사용하여 벡터 스토어는 가장 관련성 높은 결과를 제공합니다.

벡터 스토어를 통합함으로써, LangChain은 데이터 저장을 최적화할 뿐만 아니라 데이터 검색을 강화하여 모든 LLM 애플리케이션에 필수적인 도구가 됩니다.

LangChain으로 문서 준비 및 변환하기

문서 변환의 필요성

데이터를 벡터 스토어에 저장하기 전에, 많은 경우 데이터를 적합한 형식으로 변환해야 합니다. 이때 LangChain의 문서 변환 도구가 필요합니다.

• TextSplitter: 이는 LangChain의 내장 도구로, 문서를 작은 청크로 분할하여 관리 및 검색을 용이하게 도와줍니다.

• 정규화: LangChain은 데이터 일관성을 보장하기 위한 텍스트 정규화 기능도 제공합니다.

TextSplitter: LangChain 도구

TextSplitter는 문서 변환에 있어 LangChain의 가장 유용한 도구 중 하나입니다. 이를 사용하면 큰 텍스트 문서를 작은 조각으로 나눌 수 있습니다. 이는 대량의 데이터 세트 또는 긴 기사를 처리할 때 특히 유용합니다.

다음은 TextSplitter를 사용하는 방법을 보여주는 샘플 Python 코드 스니펫입니다:

from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
text = "여기에 긴 텍스트 문서를 입력하세요..."
chunks = splitter.split(text)

실제 예시: Chatbot 데이터셋 준비하기

예를 들어, 대화형 챗봇을 구축하고 고객 상호작용의 대규모 데이터셋을 보유하고 있다고 가정해 보겠습니다. LangChain의 TextSplitter를 사용하면 이러한 상호작용을 작은 청크로 나누어 임베딩을 생성하고 벡터 데이터베이스에 저장하기가 훨씬 용이해집니다.

# 챗봇 데이터셋 준비하는 샘플 코드
from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
dataset = ["고객 상호작용 1", "고객 상호작용 2", ...]
transformed_data = [splitter.split(interaction) for interaction in dataset]

이제 LangChain의 문서 변환 도구가 데이터 준비 과정을 간소화하는 방법에 대해 잘 이해했을 것입니다. 이를 통해 벡터 스토어의 성능을 최적화하여 강력하고 효율적이며 확장 가능한 LLM 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

임베딩: 구성 요소

임베딩이란?

머신러닝과 자연어 처리 분야에서 임베딩은 데이터의 의미적 본질을 포착한 고차원 벡터입니다. LangChain에서 임베딩은 원시 텍스트 데이터와 이 데이터를 효율적으로 검색하기 위해 저장된 벡터 스토어 사이의 다리 역할을 합니다.

• 생성: LangChain은 OpenAI의 API와 통합하여 텍스트 데이터에서 이러한 임베딩을 생성합니다.

• 저장: 생성된 임베딩은 이후에 필요할 때를 대비하여 벡터 데이터베이스에 저장됩니다.

OpenAI와의 통합

LangChain은 OpenAI의 API와 완벽하게 통합되어 텍스트 데이터에서 임베딩을 생성하는 것이 매우 간편해집니다. 이는 임베딩의 품질이 LLM 애플리케이션의 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다.

다음은 LangChain과 OpenAI를 사용하여 임베딩을 생성하는 샘플 Python 코드 스니펫입니다:

from langchain import OpenAIEmbedder
 
embedder = OpenAIEmbedder(api_key="여러분의 OpenAI API 키")
text = "여기에 텍스트 데이터를 입력하세요..."
embedding = embedder.generate_embedding(text)

벡터 스토어에 임베딩 저장하기

임베딩을 생성한 후에는 다음 단계로 임베딩을 벡터 데이터베이스에 저장해야 합니다. LangChain에서는 일반적으로 PostgreSQL과 pgvector 확장을 사용하여 이 작업을 수행합니다.

다음은 PostgreSQL 테이블에 임베딩을 삽입하는 방법입니다:

INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{여기에 임베딩을 입력하세요}');

임베딩의 역할과 LangChain 및 벡터 스토어와의 통합 방법을 이해하면, 강력하고 효율적이며 확장 가능한 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 필수 요소를 알게 될 것입니다.

LangChain의 Retrieval Augmented Generation (RAG)

RAG란?

Retrieval Augmented Generation, 줄여서 RAG는 대용량 언어 모델의 능력을 효율적인 데이터 검색 방법과 결합한 기술입니다. LangChain에서 RAG는 벡터 스토어에서 가장 관련성이 높은 문서를 검색하여 응답을 더 정확하고 문맥에 맞게 생성하는 질의응답 시스템의 능력을 강화하는 데 사용됩니다.

• 작동 방식: 질의가 있을 때 RAG는 벡터 스토어에서 가장 관련성이 높은 임베딩을 검색하여 더 정확하고 문맥에 맞는 응답을 생성합니다.

LangChain의 RAG 구현 방식

LangChain의 RAG 구현 방식은 견고하면서도 효율적입니다. 벡터 스토어의 속도와 정확성을 활용하여 가장 관련성이 높은 문서를 신속하게 검색하고 이를 활용하여 응답을 생성합니다.

다음은 LangChain의 RAG 구현을 보여주는 샘플 Python 코드 스니펫입니다:

from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()
query = "여기에 질문을 입력하세요..."
response = ra_generator.generate_response(query)

사용 사례: 질의응답 시스템

LangChain에서 RAG의 가장 일반적인 응용은 질의응답 시스템입니다. 고객 서비스 챗봇이나 자동 FAQ 섹션 등에서 RAG를 사용하면 생성된 응답이 정확하고 문맥에 맞는 것이 보장됩니다.

# 질의응답 시스템의 샘플 코드
from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()

questions = ["랭 체인(LangChain)이란 무엇인가요?", "벡터 스토어(Vector Store)는 어떻게 작동하나요?", ...] responses = [ra_generator.generate_response(question) for question in questions]

## 결론

이제 랭 체인(LangChain)과 벡터 스토어(Vector Store)의 혁신적인 사용에 대해 포괄적으로 이해하였을 것입니다. 초기 설정부터 고급 기능까지, 랭 체인은 대형 언어 모델로 애플리케이션을 구축하려는 모든 사람들을 위한 견고하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. PostgreSQL과 pgvector와의 원활한 통합으로 데이터 저장 및 검색을 위한 이상적인 선택지가 됩니다. 또한, 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation) 및 문서 변환 도구와 같은 고급 기능을 통해 다양한 애플리케이션에 유연한 프레임워크를 제공합니다.

당신이 경험이 많은 개발자이든 LLMs의 세계에서 초보자이든, 랭 체인은 강력하고 효율적이며 확장 가능한 애플리케이션을 구축하기 위해 필요한 도구와 리소스를 제공합니다. 그러니 어서 랭 체인의 세계로 뛰어들어, LLM 애플리케이션의 전체 잠재력을 발휘해보세요.

## 자주 묻는 질문

### 랭 체인(LangChain)의 벡터 스토어(Vector Store)는 무엇인가요?

랭 체인(LangChain)의 벡터 스토어(Vector Store)는 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 설계된 특수한 데이터베이스입니다. 대형 언어 모델에서 생성된 임베딩을 저장하고 검색하는 데 사용되는 기본 역할을 합니다.

### 랭 체인(LangChain)은 어떤 벡터 데이터베이스를 사용하나요?

랭 체인(LangChain)은 주로 PostgreSQL과 그 확장인 pgvector를 벡터 데이터베이스로 사용합니다. 이 조합을 통해 고차원 벡터의 효율적인 저장과 검색이 가능해집니다.

### 랭 체인(LangChain)은 데이터를 어디에 저장하나요?

랭 체인(LangChain)은 데이터를 pgvector 확장을 가진 PostgreSQL 데이터베이스에 저장합니다. 이를 통해 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

### 어떻게 벡터 데이터베이스에 데이터를 저장할 수 있나요?

랭 체인(LangChain)의 벡터 데이터베이스에 데이터를 저장하기 위해서는 몇 가지 단계가 필요합니다:

1. **임베딩 생성**: LangChain의 OpenAI 통합을 사용하여 텍스트 데이터로부터 임베딩을 생성합니다.

2. **문서 변환**: TextSplitter와 같은 문서 변환 도구를 사용하여 데이터를 준비합니다.

3. **데이터 삽입**: SQL 명령을 사용하여 이러한 임베딩을 PostgreSQL 데이터베이스에 삽입합니다.

다음은 임베딩을 삽입하기 위한 샘플 SQL 명령입니다:

```sql
INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{your_embedding_here}');

이러한 단계를 따라서 랭 체인(LangChain)의 벡터 데이터베이스에 효율적으로 데이터를 저장할 수 있습니다.