LangChain (1) : LLM의 한계와 해결 방안

LangChain은 대형 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고 더욱 효율적인 시스템을 구축하기 위한 프레임워크로, 여러 모듈을 통해 LLM의 기능을 확장할 수 있습니다. 아래에서는 LangChain이 어떻게 LLM의 문제를 해결하는지, 그 구조와 기능을 중심으로 설명합니다.

1. 정보 접근 제한

LLM은 실시간 외부 데이터를 직접 조회할 수 없다는 한계가 있습니다. LangChain은 **벡터스토어(Vectorstore)**와 **에이전트(Agent)**를 결합하여 이 문제를 해결합니다.

• 벡터스토어 기반 정보 탐색: 문서와 데이터를 인덱싱하고, 이를 기반으로 필요한 정보를 빠르게 검색할 수 있게 합니다.
• 에이전트 활용: LLM이 직접 처리하지 못하는 작업, 예를 들어 외부 데이터 검색이나 API 호출을 통해 문제를 해결할 수 있습니다.

2. 토큰 제한

LLM이 한 번에 처리할 수 있는 토큰 수는 제한적이기 때문에 긴 문서를 처리하기 어려울 수 있습니다. TextSplitter를 활용해 문서를 적절한 크기로 나누어 효율적으로 처리할 수 있습니다.

3. 환각 현상 (Hallucination)

LLM은 가끔 사실이 아닌 내용을 생성하는 문제가 있습니다. 이를 막기 위해 LangChain은 문서 기반 답변을 생성하는 기능을 통해, 모델이 외부 자료에 의존하여 정확한 정보를 제공하도록 합니다.

LangChain에서 활용되는 주요 모듈

1. 프롬프트(Prompts)

프롬프트는 LLM에게 명령을 내리는 방식입니다. Prompt Templates, Chat Prompt Templates, Output Parsers 등 다양한 방식으로 프롬프트를 구조화하여 효율성을 극대화할 수 있습니다.

2. 인덱스(Index)

문서나 데이터를 LLM이 쉽게 탐색할 수 있도록 Document Loaders, Text Splitters, Vectorstores, Retrievers 등 모듈을 사용하여 구조화된 정보를 제공합니다.

3. 메모리(Memory)

대화의 연속성을 위해 LangChain은 ConversationBufferMemory, Conversation Knowledge Graph Memory와 같은 메모리 모듈을 사용해 대화의 맥락을 유지할 수 있습니다.

4. 체인(Chain)

LangChain은 LLM Chain, 질문 응답(Question Answering), 요약(Summarization), 정보 검색 기반 Q&A 등 연속적인 작업 처리가 가능하도록 다양한 체인을 제공합니다.

5. 에이전트(Agents)

LangChain의 에이전트는 LLM이 처리할 수 없는 외부 작업을 수행합니다. Custom Agent, Custom Multi-Action Agent, Conversation Agent 등을 통해 복잡한 작업 흐름을 구현할 수 있습니다.

LangChain의 모듈들을 적절히 활용하면 ChatGPT와 같은 LLM의 한계점을 보완하고, 더 강력하고 실용적인 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. LangChain은 이러한 구조적 접근을 통해 LLM의 잠재력을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.