LangChain
LangChain Integration | Build Retrieval-Augmented Generation applications with Zilliz Cloud or Milvus Vector Database
이 통합을 무료로 사용하세요랭체인 통합, 질리즈 클라우드로 검색 증강 세대 애플리케이션 구축하기
LangChain은 언어 모델 기반 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크로서 다양하고 가치 있는 기능을 제공합니다:
- 문맥 인식 기능: LangChain은 언어 모델을 프롬프트 지침, 짧은 예제 또는 벡터 데이터베이스에 저장된 관련 콘텐츠와 같은 컨텍스트 소스와 원활하게 연결하여 애플리케이션이 컨텍스트를 인식할 수 있도록 지원합니다. 이러한 통합은 맥락과 추론에 기반한 응답을 제공하는 애플리케이션의 능력을 향상시킵니다.
- **추론 기능: 애플리케이션은 LangChain을 통해 고급 추론 작업에 언어 모델을 사용할 수 있으며, 제공된 컨텍스트를 기반으로 응답하고 적절한 조치를 취하는 데 있어 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
LangChain의 주요 가치 제안은 다음과 같습니다:
- 모듈형 구성요소: LangChain은 언어 모델 작업을 위해 쉽게 접근할 수 있는 추상화와 각 추상화에 대한 다양한 구현 세트를 제공합니다. 이러한 모듈형 구성 요소는 사용자 친화적이며 전체 LangChain 프레임워크 또는 특정 구성 요소만을 활용하여 손쉽게 통합할 수 있습니다.
- 기성품 체인: LangChain은 특정 상위 수준의 작업을 수행하도록 설계된 구성 요소의 체계적인 어셈블리인 사전 구성된 체인을 제공합니다. 이러한 기성품 체인은 프로젝트 시작을 간소화합니다. 보다 복잡한 애플리케이션의 경우, LangChain의 구성 요소를 통해 기존 체인을 간단하게 커스터마이징하거나 완전히 새로운 체인을 만들 수 있습니다.
LangChain 알아보기
- 튜토리얼 | LangChain 시작을 위한 궁극의 가이드
- 자습서 | LangChain을 사용하여 벡터 데이터베이스 자체 쿼리하기
- Docs | 질리즈 클라우드와 LangChain으로 문서를 통한 질문 답변
- 해리슨 체이스와 함께하는 비디오 | LLM 애플리케이션을 위한 메모리: 가장 관련성 높은 컨텍스트를 얻기 위한 다양한 검색 기술
- 유지안 탕과 함께하는 비디오 쇼트 | LangChain을 사용하여 LLM에 대화형 메모리를 추가하는 방법
- 랜스 마틴과 함께하는 비디오** | LangSmith로 RAG 앱 디버깅하기