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Welcome to LangChain LangChain is a framework for developing applications powered by language models. We believe that the most powerful and differentiated applications will not only call out to a language model via an API, but will also: Be data-aware: con
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LangChain은 언어 모델로 구동되는 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크이며, 데이터 인식과 환경과 상호 작용할 수 있도록 하는 기능을 제공합니다.
이것은 문서의 Python 특정 부분입니다. LangChain에 대한 순전히 개념적인 가이드는 여기를 참조하십시오 . JavaScript 설명서는 여기 를 참조하십시오 .
시작하기
언어 모델 응용 프로그램을 만들기 위해 LangChain을 사용하여 시작하는 방법에 대한 연습은 아래 가이드를 확인하십시오.
LangChain은 모델, 프롬프트, 메모리, 색인, 체인, 에이전트 모듈을 지원하며,
- 모델 : LangChain이 지원하는 다양한 모델 유형 및 모델 통합.
- 프롬프트 : 여기에는 프롬프트 관리, 프롬프트 최적화 및 프롬프트 직렬화가 포함됩니다.
- 메모리 : 메모리는 체인/에이전트의 호출 간에 지속되는 상태의 개념입니다. LangChain은 메모리에 대한 표준 인터페이스, 메모리 구현 모음 및 메모리를 사용하는 체인/에이전트의 예를 제공합니다.
- 색인 : 언어 모델은 자신의 텍스트 데이터와 결합될 때 종종 더 강력해집니다. 이 모듈에서는 정확히 이를 수행하기 위한 모범 사례를 다룹니다.
- 체인 : 체인은 단일 LLM 호출을 넘어 일련의 호출(LLM 또는 다른 유틸리티에 대한)입니다. LangChain은 체인을 위한 표준 인터페이스, 다른 도구와의 많은 통합 및 공통 애플리케이션을 위한 종단 간 체인을 제공합니다.
- 에이전트 : 에이전트는 취할 조치에 대한 결정을 내리고 해당 조치를 취하고 관찰을 보고 완료될 때까지 반복하는 LLM을 포함합니다. LangChain은 에이전트를 위한 표준 인터페이스, 선택할 수 있는 에이전트 선택 및 엔드 투 엔드 에이전트의 예를 제공합니다.
개인 비서, 질문 답변, 챗봇, 테이블 데이터 쿼리, API와 상호 작용, 추출, 요약, 평가 등 다양한 사용 사례를 제공합니다.
- 개인 비서 : 주요 LangChain 사용 사례. 개인 비서는 조치를 취하고 상호 작용을 기억하며 데이터에 대한 지식이 있어야 합니다.
- 질문 답변 : 두 번째로 큰 LangChain 사용 사례입니다. 특정 문서에 대한 질문에 답하고 해당 문서의 정보만 활용하여 답을 구성합니다.
- 챗봇 : 언어 모델은 텍스트 생성에 능숙하기 때문에 챗봇을 만드는 데 이상적입니다.
- 테이블 형식 데이터 쿼리 : LLM을 사용하여 테이블 형식(csvs, SQL, 데이터 프레임 등)으로 저장된 데이터를 쿼리하는 방법을 이해하려면 이 페이지를 읽어야 합니다.
- API와 상호 작용 : LLM이 API와 상호 작용할 수 있도록 하는 것은 최신 정보를 제공하고 조치를 취할 수 있도록 하기 위해 매우 강력합니다.
- 추출 : 텍스트에서 구조화된 정보를 추출합니다.
- 요약 : 긴 문서를 더 짧고 압축된 정보 덩어리로 요약합니다. 데이터 증강 생성의 일종.
- 평가 : 생성 모델은 기존 메트릭으로 평가하기가 매우 어렵습니다. 이를 평가하는 새로운 방법 중 하나는 언어 모델 자체를 사용하여 평가를 수행하는 것입니다. LangChain은 이를 지원하기 위한 몇 가지 프롬프트/체인을 제공합니다.
추가 리소스
응용 프로그램을 개발할 때 유용할 수 있다고 생각되는 추가 리소스 모음입니다!
- LangChainHub : LangChainHub는 다른 프롬프트, 체인 및 에이전트를 공유하고 탐색할 수 있는 장소입니다.
- Glossary : LangChain에서 구현되었는지 여부에 관계없이 모든 관련 용어, 논문, 방법 등에 대한 용어집입니다!
- 갤러리 : LangChain을 사용하는 가장 좋아하는 프로젝트 모음입니다. 영감을 얻거나 다른 응용 프로그램에서 작업이 어떻게 수행되었는지 확인하는 데 유용합니다.
- 배포 : LangChain 앱 배포를 위한 지침, 코드 스니펫 및 템플릿 리포지토리 모음입니다.
- 추적 : 체인 및 에이전트의 실행을 시각화하기 위해 LangChain에서 추적을 사용하는 방법에 대한 가이드입니다.
- 모델 연구소 : 다양한 프롬프트, 모델 및 체인으로 실험하는 것은 최상의 애플리케이션을 개발하는 데 있어 큰 부분을 차지합니다. ModelLaboratory를 사용하면 쉽게 할 수 있습니다.
- Discord : Discord에 참여하여 LangChain에 대한 모든 것을 논의하십시오!
- 프로덕션 지원 : LangChain을 프로덕션으로 옮길 때 보다 포괄적인 지원을 제공하고 싶습니다. 이 양식을 작성해 주시면 전용 지원 Slack 채널을 설정하겠습니다.