LangChain 구성도 (LLM) prompts, Chains, Agents,Memory

1. LangChain의 구성도

 LangChain은 주로 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크로, 다음과 같은 주요 구성 요소가 있습니다:

1) LLM (Large Language Model): 주로 사용되는 언어 모델로, GPT-3, GPT-4와 같은 대형 언어 모델이 포함됩니다.
2) Chains: 다양한 작업을 순차적으로 수행하는 일련의 단계들. 각 단계는 특정 기능을 수행합니다.
3) Agents: 주어진 목표를 달성하기 위해 다양한 도구를 사용하는 자율 에이전트. 이들은 여러 가지 태스크를 수행할 수

                 있습니다.
5) Memory: 대화의 문맥을 저장하고, 과거의 상호작용을 기억하는 기능을 제공합니다.
6) Prompts: LLM과의 상호작용을 정의하는 입력 형식. 적절한 프롬프트를 설계하는 것은 매우 중요합니다.
7) Tools/Plugins: 외부 API나 데이터베이스와 통합하여 추가 기능을 제공하는 도구들입니다.
8) Connectors: 다양한 데이터 소스나 시스템과 연결하여 데이터를 수집하고 제공하는 역할을 합니다.

 

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|                          LangChain                            |
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|  |                Large Language Models     |       |
|  |                   (e.g., GPT-3, GPT-4)        |       |
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|  | Prompts  |      | Chains   |      | Agents   |    |
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|          v                     v                     v            |
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|  |   LLM    |<---->|   LLM    |<---->|   LLM  |     |
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|  | Memory   |      | Tools    |    | Connectors|    |
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|                                 |                                     |
|                                 v                                    |
|                       External APIs                         |
|                       & Data Sources                       |
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1. Large Language Models (LLM): LangChain의 핵심으로 GPT-3, GPT-4와 같은 대형 언어 모델을 포함합니다.
2. Prompts: LLM과 상호작용할 때 사용되는 입력 형식입니다.
3. Chains: 여러 작업을 순차적으로 실행하는 워크플로우입니다.
4. Agents: 도구와 메모리를 사용하여 복잡한 목표를 달성합니다.
5. Memory: 대화의 문맥을 저장하고 관리합니다.
6. Tools/Plugins: 외부 API와 통합하여 기능을 확장합니다.
7. Connectors: 외부 데이터 소스와의 연결을 관리합니다.