대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 AI 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있게 도와주는 Python/JavaScript 프레임워크
| 구성요소 | 설명 |
|---|---|
| LLM | GPT, Claude, Gemini 등 다양한 모델 연결 가능 |
| PromptTemplate | 프롬프트를 템플릿 형태로 관리 |
| Chain | 여러 작업을 순서대로 연결 (프롬프트 → 모델 → 출력) |
| Agent | AI가 상황에 따라 도구를 선택해서 유연하게 실행 |
| Tool | 검색, 계산기, 웹 브라우저 등 외부 기능 |
| Memory | 대화 기억 기능 (Context 유지) |
| Retriever | 문서에서 필요한 정보 검색 (RAG에서 사용) |
| VectorStore | 문서를 벡터로 저장하고 검색 (예: Chroma, FAISS, Pinecone) |
[사용자 질문] ↓ Retriever (Vector DB에서 문서 검색) ↓ PromptTemplate (검색 결과 + 질문을 조합) ↓ LLM (응답 생성) ↓ [출력]
LangChain은 GPT 같은 AI가 "도구"를 쓸 수 있게 도와주는 연결 프레임워크
예를 들어
GPT한테 "이 문서 읽고 요약해줘"라고 하면,
GPT는 문서를 못 읽음. 왜냐? 파일 접근이 안 됨.
근데 LangChain을 쓰면?
GPT가 문서를 읽게 도와주는 파일 읽기 도구
문서 내용 중 중요한 걸 뽑는 검색 도구
계산, 브라우저, DB 검색 등도 전부 연결 가능
쉽게 말해서 AI 한테 도구 쓸 수 있도록 해주는 거임 앞서 말한 RAG 같이