LLM(Language Modeling Layer)은 자연어 처리(NLP) 작업에서 사용되는 신경망 아키텍처의 한 유형입니다. LLM은 입력된 텍스트를 분석하고 그 의미와 구조를 이해하기 위해 훈련됩니다. 이를 통해 LLM은 주어진 문맥에 기반하여 다음 단어나 구절을 예측하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
LLM이 텍스트를 분석할 때, 각 단어 또는 구절의 의미를 나타내는 수치적 표현인 임베딩을 생성합니다. 이 임베딩들은 일반적으로 벡터라고 불리는 다차원 공간에서 표현됩니다. 각 차원은 특정 의미나 속성을 나타내며, 예를 들어 감정이나 주제 등이 있습니다.
LLM이 생성하는 임베딩과 벡터는 NLP 작업에 매우 유용합니다. 이들은 단어와 구절 사이의 관계를 분석하고, 유사성을 측정하며, 새로운 문장을 생성하거나 기존 문장을 수정하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 LLM은 다양한 언어와 도메인에서 훈련되어 다재다능하고 적응성이 뛰어난 모델을 만들 수 있습니다.
예를 들어, LLM이 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'라는 문장에 대해 훈련된 경우, 각 단어에 대한 임베딩과 그 사이의 관계를 생성할 것입니다. 이 정보를 사용하여 LLM은 다음 단어나 구절을 예측하거나, 주어진 텍스트의 감정이나 주제를 분석하거나, 새로운 문장을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
요약하자면, LLM은 NLP 작업에서 사용되는 신경망 아키텍처로, 입력된 텍스트를 분석하고 그 의미와 구조를 이해하기 위해 훈련됩니다. LLM이 생성하는 임베딩과 벡터는 단어와 구절 사이의 관계를 분석하고, 유사성을 측정하며, 새로운 문장을 생성하거나 기존 문장을 수정하는 데 사용될 수 있습니다. 다양한 언어와 도메인에서 훈련된 LLM은 다재다능하고 적응성이 뛰어난 모델을 만들 수 있어 NLP 작업에 매우 유용합니다.
pyproject.toml과 requirements.txt는 Python 프로젝트에서 의존성을 관리하는 데 사용되는 파일이지만, 그 목적과 기능은 다릅니다. 두 파일 간의 주요 차이점을 살펴보겠습니다.
pyproject.toml
pyproject.toml은 Python 프로젝트의 메타데이터 및 의존성을 선언하는 데 사용되는 파일입니다. 이 파일은 PEP 518에 정의되어 있으며, 프로젝트 빌드 시스템과 빌드 의존성을 지정하는 데 사용됩니다. Poetry와 같은 현대적인 패키지 관리 도구는 pyproject.toml을 사용하여 프로젝트의 모든 의존성을 관리합니다.
주요 특징
메타데이터 관리: 프로젝트 이름, 버전, 설명, 저자 등의 메타데이터를 포함합니다.
의존성 관리: 개발 및 런타임 의존성을 모두 포함할 수 있습니다.
빌드 시스템 설정: 빌드 백엔드(예: setuptools, poetry 등)를 지정할 수 있습니다.
Poetry 통합: Poetry는 pyproject.toml 파일을 사용하여 패키지 관리와 의존성 설치를 수행합니다.
예시
[tool.poetry]
name = "my_project"
version = "0.1.0"
description = "A sample project"
authors = ["Your Name <you@example.com>"]
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
requests = "^2.25.1"
[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2.3"
[build-system]
requires = ["poetry-core>=1.0.0"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"
requirements.txt
requirements.txt는 전통적인 방법으로 Python 프로젝트의 의존성을 관리하는 파일입니다. 주로 pip를 사용하여 의존성을 설치할 때 사용되며, 각 의존성을 별도의 줄에 작성합니다.
주요 특징
단순성: 각 줄에 하나의 패키지와 선택적인 버전 제한을 작성하여 의존성을 명시합니다.
의존성 설치: pip install -r requirements.txt 명령어를 사용하여 의존성을 설치합니다.
개발 및 런타임 의존성 분리 어려움: 개발 및 런타임 의존성을 명확히 분리하기 어렵습니다.
예시
requests==2.25.1
pytest==6.2.3
비교 및 차이점
특징pyproject.tomlrequirements.txt
목적
프로젝트 메타데이터 및 의존성 관리
의존성 목록 관리
포맷
TOML
단순 텍스트
의존성 종류 분리
개발 및 런타임 의존성 분리 가능
분리하기 어려움
빌드 시스템 통합
빌드 시스템 및 백엔드 지정 가능
해당 없음
사용 도구
Poetry, setuptools 등
pip
기타 설정
빌드 설정, 스크립트 등 다양한 설정 포함 가능
해당 없음
선택 기준
현대적인 프로젝트 관리: Poetry와 같은 도구를 사용하여 의존성을 보다 체계적으로 관리하고 싶다면 pyproject.toml을 사용하는 것이 좋습니다.
전통적인 방법: 간단하게 의존성만 관리하고 싶다면 requirements.txt가 충분할 수 있습니다.
함께 사용하기
Poetry를 사용하면서도 requirements.txt 파일을 생성하여 기존의 워크플로우와 호환성을 유지할 수 있습니다. 다음 명령어를 사용하여 requirements.txt 파일을 생성할 수 있습니다:
Python에서 lambda 키워드는 익명 함수(anonymous function)를 생성하는 데 사용됩니다. lambda 함수를 사용하면 이름 없이도 함수 객체를 생성할 수 있습니다. 일반적으로 lambda 함수는 간단한 기능을 수행하는 짧은 함수가 필요할 때 사용됩니다.
lambda 함수의 구문
lambda 키워드를 사용하여 함수를 정의하는 구문은 다음과 같습니다:
lambda arguments: expression
arguments: 함수에 전달될 인수들입니다.
expression: 함수가 반환할 표현식입니다.
예시
기본 사용 예시
# 일반 함수 정의
def add(x, y):
return x + y
# lambda 함수 정의
add_lambda = lambda x, y: x + y
# 함수 호출
print(add(2, 3)) # 5
print(add_lambda(2, 3)) # 5
리스트의 각 요소에 함수를 적용하는 예시
# lambda 함수를 사용하여 리스트의 각 요소에 2를 곱함
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
doubled = list(map(lambda x: x * 2, numbers))
print(doubled) # [2, 4, 6, 8, 10]
정렬 시에 키로 사용하는 예시
# lambda 함수를 사용하여 리스트를 정렬
pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
# 두 번째 요소(문자열) 기준으로 정렬
pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
print(pairs) # [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]
lambda 함수와 일반 함수 비교
lambda 함수는 익명 함수로, 보통 한 줄로 표현되며, 작은 연산이나 함수 객체가 필요한 곳에서 주로 사용됩니다. 일반 함수는 def 키워드를 사용하여 이름이 있는 함수로 정의되며, 여러 줄로 이루어질 수 있고 복잡한 논리를 포함할 수 있습니다.
예시: lambda 함수와 일반 함수의 비교
# lambda 함수
multiply = lambda x, y: x * y
print(multiply(2, 3)) # 6
# 일반 함수
def multiply_def(x, y):
return x * y
print(multiply_def(2, 3)) # 6
사용 시 주의사항
간결성: lambda 함수는 단일 표현식만 포함할 수 있으며, 여러 문장을 포함할 수 없습니다. 따라서 복잡한 로직을 처리하기에는 적합하지 않습니다.
가독성: 짧고 간단한 경우에는 lambda 함수가 유용하지만, 너무 복잡한 경우 가독성을 해칠 수 있으므로 일반 함수를 사용하는 것이 좋습니다.
요약
lambda 키워드는 익명 함수를 생성하는 데 사용됩니다.
간단한 함수나 일회성 함수 객체가 필요한 곳에서 유용합니다.
구문은 lambda arguments: expression 형태를 가지며, 단일 표현식만 포함할 수 있습니다.
일반 함수(def 사용)와 비교할 때, 더 간단하고 간결하지만 복잡한 로직에는 적합하지 않습니다.
"LangChain 은 LLM기반 AI 애플리케이션 개발에 있어서의 Spring Framework이다."
LangChain vs Spring Framework, Created by ChatGPT
Java로 웹개발을 한다면 기본 Framework으로 개발자들이 Spring Framework을 사용하듯이 LLM 기반 AI 애플리케이션 개발은 LangChain 프레임워크로 시작하게 될 것이다. 따라서 LLM 기반 AI 애플리케이션을 개발하고 싶다면 기본 LangChain Framework을 사용하게되는 시즌이 시작되었다는 뜻이다.
Python vs Javascript(Typescripit)
LangChain, LangGraph, LangSmith등 서비스를 사용하기 위하여 Python 또는 Javascript 중 하나를 선택해서 시작할 수 있다.
- LangGraph Cloud는 아직 Python만 지원한다.
- LangSmith는 상업적 이용시 Commercial 이다.
Javascript를 해보았으니, Python으로 시작해 본다.
ChatGPT 설명
LangChain Package Structure
LangChain은 언어 모델을 사용한 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, 다양한 패키지와 모듈로 구성되어 있습니다. 아래는 LangChain의 일반적인 패키지 구조입니다:
•LangChain: 최상위 패키지
•Chains: 체인 및 워크플로우 관리
•LLMChain: 대형 언어 모델 체인 클래스
•VectorDBQAChain: 벡터 데이터베이스 기반 QA 체인 클래스
•SQLDBQAChain: SQL 데이터베이스 기반 QA 체인 클래스
•Prompts: 프롬프트 관리 및 생성
•PromptTemplate: 프롬프트 템플릿 클래스
•FewShotPromptTemplate: 몇 샷 학습 프롬프트 템플릿 클래스
•Agents: 에이전트 및 도구 통합
•AgentExecutor: 에이전트 실행기 클래스
•Tool: 도구 클래스
•Memory: 메모리 관리
•BufferMemory: 버퍼 메모리 클래스
•VectorStoreRetrieverMemory: 벡터 저장소 리트리버 메모리 클래스
•LLMs: 대형 언어 모델 통합
•OpenAI: OpenAI 모델 통합 클래스
•Cohere: Cohere 모델 통합 클래스
•Utilities: 유틸리티 도구
•Wikipedia: Wikipedia 통합 유틸리티
•PythonREPL: Python REPL 유틸리티
이 구조는 LangChain의 주요 구성 요소와 각 구성 요소가 제공하는 기능을 잘 나타내고 있습니다. LangChain은 체인 관리, 프롬프트 생성, 에이전트 통합, 메모리 관리, 대형 언어 모델 통합, 그리고 다양한 유틸리티 도구를 통해 언어 모델 기반 애플리케이션 개발을 지원합니다.
LangGraph Package Structure
LangGraph는 언어 모델을 활용한 그래프 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 아래는 LangGraph의 일반적인 패키지 구조입니다
•LangGraph: 최상위 패키지
•Graphs: 그래프 생성 및 관리
•GraphBuilder: 그래프 빌더 클래스
•Node: 그래프의 노드 클래스
•Edge: 그래프의 엣지 클래스
•Algorithms: 그래프 알고리즘
•PathFinding: 경로 찾기 알고리즘 (예: Dijkstra, A*)
•Centrality: 중심성 측정 알고리즘 (예: Betweenness, Closeness)
•Clustering: 그래프 클러스터링 알고리즘
•Visualization: 그래프 시각화 도구
•GraphVisualizer: 그래프 시각화 클래스
•PlotSettings: 시각화 설정 클래스
•Data: 데이터 처리 및 로딩
•DataLoader: 데이터 로딩 클래스
•DataProcessor: 데이터 처리 클래스
•Models: 언어 모델 통합
•ModelInterface: 언어 모델 인터페이스
•LLMIntegration: 대형 언어 모델 통합 클래스 (예: GPT-4, BERT)
•Utilities: 유틸리티 도구
•Logger: 로깅 유틸리티
•ConfigManager: 설정 관리 유틸리티
이 패키지 구조는 LangGraph의 주요 구성 요소와 각 구성 요소가 제공하는 기능을 잘 나타내고 있습니다. LangGraph는 그래프 기반의 데이터 구조를 생성, 관리, 분석 및 시각화하는 데 필요한 다양한 도구를 제공하며, 언어 모델과의 통합을 통해 더욱 강력한 기능을 지원합니다.
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LangChain과 Spring Framework는 각각의 도메인에서 비슷한 역할을 수행합니다, 단지 다른 맥락에서 사용된다는 차이가 있습니다:
LangChain:
•도메인: 언어 모델 및 자연어 처리.
•목적: 언어 모델(예: GPT-3, GPT-4 등)로 구동되는 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크를 제공합니다. LangChain은 언어 모델의 통합, 배포 및 오케스트레이션을 간소화하는 것을 목표로 합니다.
•특징:
•체인 관리: 여러 언어 모델과 작업을 관리하고 오케스트레이션하는 데 도움을 줍니다.
•모듈성: 언어 모델 애플리케이션을 구축, 미세 조정 및 배포하는 모듈식 접근 방식을 제공합니다.
•확장성: 기능을 향상시키기 위해 다양한 API 및 외부 도구와 쉽게 통합할 수 있습니다.
•유틸리티 도구: 프롬프트 엔지니어링, 대화 흐름 관리 등을 위한 유틸리티를 제공합니다.
Spring Framework:
•도메인: 엔터프라이즈 자바 애플리케이션.
•목적: 자바 기반의 엔터프라이즈 애플리케이션을 개발하기 위한 포괄적인 프레임워크입니다. Spring은 인프라 지원을 제공하여 애플리케이션 개발을 단순화합니다.
•특징:
•의존성 주입: 객체 생성과 의존성을 유연하고 느슨하게 관리합니다.
•관점 지향 프로그래밍(AOP): 횡단 관심사(예: 로깅, 보안 등)를 분리할 수 있습니다.
•데이터 접근: 데이터베이스 상호작용과 트랜잭션 관리를 위한 템플릿을 제공합니다.
•웹 프레임워크: 웹 애플리케이션, RESTful 서비스 등을 구축하기 위한 모듈을 포함합니다.
•보안: 애플리케이션을 보호하기 위한 강력한 보안 기능을 제공합니다.
유사점:
1.프레임워크 목적: 각 도메인에서 애플리케이션 구축에 구조적인 접근 방식을 제공하여 보일러플레이트 코드를 줄이고 생산성을 높이는 것을 목표로 합니다.
2.모듈성: 모듈성 및 확장성을 강조하여 개발자가 필요에 따라 다양한 구성 요소를 플러그인할 수 있습니다.
3.통합: 다른 도구 및 기술과의 광범위한 통합을 지원하여 원활한 개발 워크플로우를 가능하게 합니다.
4.커뮤니티와 생태계: 강력한 커뮤니티 지원과 풍부한 확장 및 플러그인 생태계를 가지고 있습니다.
차이점:
1.도메인: LangChain은 언어 모델 애플리케이션에 특화되어 있고, Spring은 자바 엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 일반 목적의 프레임워크입니다.
2.언어 및 플랫폼: LangChain은 일반적으로 파이썬과 언어 모델 API를 사용하고, Spring은 자바 및 JVM 기반 애플리케이션과 함께 사용됩니다.
3.범위: LangChain은 대형 언어 모델의 사용을 간소화하는 데 중점을 두고 있으며, Spring은 데이터 접근, 보안, 웹 개발 등 엔터프라이즈 애플리케이션 개발의 다양한 측면을 위한 도구를 제공합니다.
요약하면, LangChain과 Spring Framework는 다른 기술적 맥락에서 작동하지만, 각각의 도메인에서 애플리케이션 개발을 단순화하고 구조화하는 공통 목표를 공유합니다.
