에이전트 / AI 개발 개념
랭체인(LangChain)
랭체인(LangChain)은 LLM 앱, 에이전트, 도구 호출, RAG 파이프라인을 만들기 위한 오픈소스 프레임워크입니다.
쉬운 설명
LLM 앱과 에이전트, RAG 파이프라인을 만들기 위한 오픈소스 프레임워크.
배경과 쓰임까지 이해하기
조금 더 자세히
랭체인(LangChain)은 LLM 앱과 에이전트, RAG 파이프라인을 만들기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. 보통 LLM 하나만 호출하는 것은 비교적 단순하지만, 실제 앱에서는 문서 검색, 외부 API 호출, 도구 선택, 대화 기록 관리, 벡터 데이터베이스 연결, 여러 단계의 처리 흐름이 필요해집니다. 랭체인(LangChain)은 이런 구성요소를 묶어 AI 애플리케이션을 만들 수 있게 도와줍니다.
예를 들어 사내 문서 챗봇, PDF 질의응답, 데이터베이스와 연결된 에이전트, 검색 기반 답변 시스템, 여러 도구를 호출하는 AI 워크플로를 만들 때 사용할 수 있습니다. 다만 작은 프로젝트에서는 구조가 과할 수 있어서, 필요한 복잡도에 맞춰 쓰는 것이 좋습니다. 한마디로, 랭체인(LangChain)은 LLM을 데이터와 도구, 워크플로에 연결해 AI 앱을 만드는 개발 프레임워크입니다.
실제로는 이렇게 만나요
랭체인(LangChain)은(는) 실제 작업 흐름에서 LLM, RAG, Agent 같은 개념과 함께 등장합니다.
- 이런 거 할 때 나와요 여러 모델, 검색 도구, 벡터 데이터베이스, 외부 API를 묶어 AI 애플리케이션을 만들 때 등장합니다.
- 이렇게 생겼어요 랭체인(LangChain)은(는) LLM, RAG, Agent 같은 주변 개념과 함께 문서, 설정 화면, 오류 메시지에서 자주 보입니다.
- 나오는 화면 예시 에이전트 / AI 개발 개념 작업을 하다가 LLM, RAG, Agent를 확인하는 화면
헷갈리기 쉬운 점
LLM이 답변을 만드는 모델이라면, 랭체인(LangChain)은 그 모델을 데이터, 도구, 워크플로와 연결하는 개발 프레임워크입니다.
왜 알아두면 좋을까요?
여러 모델, 검색 도구, 벡터 데이터베이스, 외부 API를 묶어 AI 애플리케이션을 만들 때 등장합니다.
Checklist
실제로 볼 때 확인할 것
- 01
정의보다 쓰이는 상황을 먼저 본다
- 02
관련 개념을 함께 확인한다
- 03
실제 프로젝트에서 등장한 위치를 기록한다