최신 트렌드 소개

1. LangChain
2. llama-index

LangChain을 사용하는 이유

LangChain의 프레임워크 및 패키지 주요 모듈 소개

1. LangChain 프레임워크

   

2. LangChain 패키지 주요 모듈

   1. Model I/O

      

      1. Model
      2. Prompt
      3. Output Parser
      4. Example Selector

   2. Chains

   3. Runnable

   4. 복합 Chain 구성

      

   5. Retrieval

      1. Document Loaders

      2. Text Splitter

         

      3. Embedding Model

      4. Vector Store

      5. Retriever

         

         

      6. Agent & Tool

         1. Agent

            

         2. Tool

         3. Agent와 Chain의 차이

            

            

         4. 예제 노트북을 이용한 실습

            baby_agi_with_agent.ipynb

         5. Memory

            

LangChain의 단점과 장점

1. 단점
   1. LangChain은 전반적으로 추상화 된 레벨의 코드를 제공하려고 하고 있으나 일부는 복잡하거나 쓸데없는 Wrapper 코드들로 가득 차 있다고 주장하기도 함
   2. 간단하게 만들기에는 쉬울 수도 있으나, 조금이라도 LangChain에서 의도하는 컨셉에서 벗어나는 동작을 하려면 구현이 쉽지 않은 경우가 많음
   3. 디버깅이 생각보다 쉽지 않음 (내부 코드를 직접 열어서 확인해봐야 하는 경우가 많음)
   4. https://news.hada.io/topic?id=9704
   5. https://news.hada.io/topic?id=9828
2. 장점
   1. 그럼에도 불구하고 RAG와 같은 개념들을 매우 간단하게 구현할 수 있음
   2. 커뮤니티가 활성화 되어 있어 사용자가 많아 참고 자료를 찾기 쉬움
   3. 다양한 Integration 들을 지원하고 있어 LLM에 필요한 웬만한 것들이 간단하게라도 구현되어 있음
   4. 또한 매우 빠르게 발전해나가고 있음
   5. 직접 써보면서 불편함을 느낄 때 다른 라이브러리를 사용해보거나, 직접 구현하는 방식으로 변경해볼 것을 권유함

LangChain Debug

1. 글로벌 디버그 옵션을 통해 전체 로그 확인

2. Callback을 활용

3. LangSmith를 활용

   

   

4. 직접 개발 하다보면 결국 내부 코드를 보게 됨 😵

   

7주차 pulse survey

사진