랭체인(LangChain) 프레임워크는 LLM 애플리케이션 개발에 도움이 되는 여러 구성 요소로 이루어져 있다. 랭체인의 주요 구성 요소는 다음과 같다. 랭체인 라이브러리(LangChain Libraries): 파이썬과 자바스크립트 라이브러리를 포함하며, 다양한 컴포넌트의 인터페이스와 통합, 이 컴포넌트들을 체인과 에이전트로 결합할 수 있는 기본 런타임, 그리고 체인과 에이전트의 사용 가능한 구현이 가능. 랭체인 템플릿(LangChain Templates): 다양한 작업을 위한 쉽게 배포할 수 있는 참조 아키텍처 모음. 개발자들이 특정 작업에 맞춰 빠르게 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕는다. 랭서브(LangServe): 랭체인 체인을 REST API로 배포할 수 있게 하는 라이브러리. 이를 통해 개..

법률적 질문에 대해 답을 주는 챗봇을 구현해보려고 한다. 이 챗봇을 만들게 된 이유는실생활과 가장 밀접하게 사용할 수 있으면서 RAG 구조의 장점을 살리기에 적합하다고 생각했기 때문이다. 법률 분야는 정답이 명확하고 판례와 조문에 근거한 설명이 요구되기 때문에,생성형 AI의 대표적인 한계인 hallucination(사실과 다른 내용을 생성하는 문제)을 완화하는 데 RAG 구조가 특히 유리하다.RAG에 대한 자세한 개념은 따로 정리하였다. 또한, 법학전문대학원협의회 사이트에서 제공하는 PDF 기반의 민법 표준판례연구자료는법률적 질문에 대해 보다 신뢰성 있는 답변을 생성하는 데 적합한 기반이 되었다. 법학전문대학원협의회 먼저 필요한 라이브러리들을 설치한다.pip install langchain ..