LangChain은 에이전트, 도구 및 검색(RAG) 워크플로우를 갖춘 LLM 기반 애플리케이션 구축을 위한 프레임워크입니다.

에이전트, 도구 호출, 검색 및 워크플로우 오케스트레이션을 통해 LLM 앱을 더 빠르게 구축하세요.

LangChain은 단순한 채팅창 이상의 것을 원하는 개발자를 위해 구축되었습니다. LLM이 도구를 호출하고, 지식 소스를 쿼리하며, 다단계 계획을 따르고, 근거 있는 응답을 생성하는 구조화된 AI 워크플로우를 가능하게 합니다. 내부 지식 어시스턴트, 고객 지원 자동화, 데이터 인식 코파일럿, 또는 에이전트 주도 작업 실행 등 무엇을 구축하든 LangChain은 모델을 기술 스택에 연결하고 출력을 일관되고 제어 가능하게 유지하는 구성 요소와 패턴을 제공합니다.

핵심 기능 및 역량

지식 어시스턴트, 고객 지원 코파일럿, 워크플로우 자동화 에이전트, 그리고 실제 데이터 및 도구와의 신뢰할 수 있는 연결이 필요한 RAG 시스템과 같은 상용 LLM 애플리케이션을 구축하는 개발자와 AI 팀에 이상적입니다.

• 도구와 API를 안전하게 호출하는 에이전트 구축
• 문서와 데이터에 기반한 답변을 제공하는 RAG 파이프라인
• 다단계 추론 및 행동을 위한 워크플로우 오케스트레이션
• LLM, 벡터 저장소, 데이터베이스 및 앱과의 통합 지원
• 상용 수준 사용을 위한 로깅 및 평가 준비 패턴

빌더들이 LangChain을 선택하는 이유

사용 사례에 맞는 간단한 체인(요약, 분류, 추출)으로 시작한 다음, 문서나 데이터베이스를 연결하여 검색 기능을 추가하세요. 그 후 도구(API, 검색, 액션)를 도입하고 다단계 작업을 위한 에이전트를 구축하십시오. 초기 단계부터 로깅과 평가를 추가하고, 실제 사용자 쿼리를 통해 프롬프트, 검색 설정 및 도구 동작을 튜닝하며 반복 수정하십시오.

“LangChain은 LLM 프로토타입에서 데이터와 도구에 연결된 실제 에이전트 워크플로우로 나아가기 위한 구성 요소를 제공합니다.”

LangChain 시작하기

에이전트 오케스트레이션, 검색 및 통합 기능을 반복 가능한 프레임워크로 결합함으로써, LangChain은 팀이 더 실행 가능하고 데이터 지향적이며 상용화 준비가 된 AI 애플리케이션을 구축하도록 돕습니다.