Summary
LangChain은 대규모 언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, LLM을 다양한 데이터 소스 및 환경과 연결하는 도구를 제공한다. 이 문서는 LangChain의 기초부터 LLM(OpenAI, Llama2, Gemini Pro)과의 통합, PDF 쿼리 구현, 블로그 생성 애플리케이션 개발까지 실습 중심으로 다룬다. 특히 Llama2의 아키텍처, 훈련 세부사항, 하드웨어 요구사항 및 미세 조정 방법에 대한 연구 내용을 포함한다.
개요
LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 다양한 애플리케이션에 통합하기 위한 프레임워크다. 이 문서에서는 LangChain의 기본 개념부터 실제 프로젝트 구현까지 실습 중심으로 살펴본다.
학습 방법
LangChain 공식 문서는 내용이 방대하여, 처음부터 정독하기보다 먼저 실습 위주로 경험한 후 공식 문서를 체계적으로 학습하는 접근법을 채택했다.
참고자료
- 유튜브 튜토리얼: LangChain 입문 가이드
LangChain 실습 아젠다
실습 중심의 LangChain 학습 계획은 다음과 같다:
- 환경 설정 및 OpenAI API 연동
- 기본 애플리케이션 구축
- LLM 및 채팅 모델 활용
- 프롬프트 템플릿 작성
- 출력 파서 구현 (PromptTemplate + LLM + OutputParser)
Note
requirements.txt에 ipykernel을 추가하지 않는 이유는 개발 단계에서만 필요하고 실제 배포 시에는 필요하지 않기 때문이다.
PDF 쿼리 시스템 구현
LangChain을 활용한 PDF 쿼리 시스템 구축에 대해 알아본다.
Apache Cassandra(Astra DB)
- 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스
- 확장성과 고가용성 제공
DATAX
- Cassandra DB 생성을 위한 도구
벡터 검색(Vector Search)
- 임베딩의 유사성 비교를 통해 머신러닝 모델 성능 향상
- Astra DB의 핵심 기능 중 하나
Llama2 모델 활용
Llama2 모델의 특징과 활용 방법에 대해 살펴본다.
연구 논문
Llama2 연구 논문에서 소개된 주요 내용:
훈련 세부사항
- Llama1의 사전 훈련 설정과 모델 아키텍처 대부분 채택
- 표준 트랜스포머 아키텍처 사용
- RMSNorm을 이용한 사전 정규화
- SwiGLU 활성화 함수 적용
- 주요 하이퍼파라미터:
- AdamW 옵티마이저
- 코사인 학습률 스케줄, 2000 스텝 워밍업
- 최대 학습률의 10%까지 감소하는 최종 학습률
- 0.1의 가중치 감소
- 1.0의 그래디언트 클리핑
Llama1과의 비교
- 컨텍스트 길이 증가
- GQA(Grouped-Query Attention) 도입
훈련 하드웨어 및 탄소 발자국
- Meta의 Research Super Cluster 및 내부 프로덕션 클러스터 활용
- 두 클러스터 모두 NVIDIA A100 GPU 사용
미세 조정(Fine-tuning)
- 명령어 튜닝 및 RLHF(강화 학습 및 인간 피드백) 적용
- 지도 학습 기반 미세 조정(SFT) 수행
블로그 생성 LLM 애플리케이션 개발
Llama2 모델을 활용한 블로그 생성 애플리케이션 개발 과정을 단계별로 살펴본다.
구현 단계
- Hugging Face에서 Llama2 모델 다운로드
- 모델 로딩 및 초기화
- 블로그 생성 프롬프트 템플릿 설계
- Streamlit을 활용한 웹 인터페이스 구현
- 사용자 입력 처리 및 블로그 콘텐츠 생성
결론
LangChain은 LLM 기반 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크를 제공한다. 본 문서에서 살펴본 것처럼 PDF 쿼리 시스템부터 블로그 생성 애플리케이션까지 다양한 실용적 솔루션을 구현할 수 있다. 특히 Llama2와 같은 최신 모델과의 통합을 통해 더욱 강력한 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다.
LangChain에 관한 더 깊은 이해를 위해서는 RAG+Groq, LLM Chain Chatbot + RAG, Agent 사용 RAG+Tavily 등의 관련 문서를 참조하자.