[AI Study] 랭체인(LangChain)과 RAG, 한 번에 이해하기

랭체인(LangChain)과 RAG, 한 번에 이해하기

 

랭체인(LangChain)과 RAG(검색 증강 생성)의 개념 비교

 

대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 지식을 갖추고 있으나, 최신 정보 부재 및 내부 데이터 접근 불가와 같은 명확한 한계를 가집니다. 이 문제를 해결하는 핵심적인 두 개념이 바로 RAG와 랭체인입니다. 두 용어는 자주 함께 사용되지만, 그 역할과 범주는 명확히 다릅니다.

 

1. RAG (검색 증강 생성): LLM의 답변 정확도를 높이는 기술

 

LLM이 학습하지 않은 데이터에 대해 답변을 생성하거나 사실이 아닌 정보를 만들어내는 현상(환각)은 주요한 문제입니다.

**RAG(Retrieval-Augmented Generation)**는 이러한 문제를 해결하기 위한 기술 아키텍처입니다. LLM이 답변을 생성하기 전에, 신뢰할 수 있는 외부 데이터 소스에서 질문과 관련된 정보를 먼저 검색하고, 검색된 내용을 근거 자료로 활용하여 답변을 생성하도록 하는 방식입니다. 이는 LLM이 마치 **'오픈북 시험'**을 치르는 것과 같습니다.

RAG의 작동 순서는 다음과 같습니다.

1. 검색 (Retrieval): 사용자의 질문이 입력되면, LLM에 직접 전달하지 않습니다. 사전에 구축된 벡터 데이터베이스와 같은 외부 지식 저장소에서 질문과 가장 관련성이 높은 문서를 먼저 검색하여 찾아냅니다.
2. 증강 (Augmentation): 검색된 문서의 내용을 사용자의 원본 질문과 함께 조합하여, LLM에게 전달할 프롬프트(지시문)를 재구성합니다.
3. 생성 (Generation): LLM은 증강된 프롬프트, 즉 제공된 근거 자료의 내용에 기반하여 최종 답변을 생성합니다.

결론적으로, RAG는 LLM이 부정확한 정보를 생성하는 것을 방지하고, 특정 도메인의 데이터에 기반한 신뢰도 높은 답변을 생성하게 만드는 구체적인 **'방법론'**입니다.

 

2. 랭체인 (LangChain): AI 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크

 

앞서 설명한 RAG의 아키텍처를 개발자가 직접 코드로 구현하는 과정은 상당히 복잡합니다. 데이터의 처리, 임베딩, 데이터베이스 연동, LLM API 호출 등 여러 단계를 거쳐야 합니다.

**랭체인(LangChain)**은 이와 같은 복잡한 과정을 표준화하고, 개발자가 손쉽게 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 **'개발 프레임워크(도구)'**입니다.

랭체인은 AI 애플리케이션을 구성하는 여러 기능적 요소를 **'레고 블록'**처럼 모듈화하여 제공합니다.

• Indexes: 외부 문서를 불러와 RAG에 사용될 데이터베이스를 구축하는 블록
• Chains: RAG의 '검색 -> 생성'과 같은 정해진 순서의 작업 흐름을 자동화하는 블록
• Agents: LLM이 스스로 판단하여 필요한 도구(API 등)를 선택하고 사용하는 복잡한 작업을 수행하는 블록
• Models, Prompts: 다양한 LLM 모델과 프롬프트를 표준화된 방식으로 연동하는 블록

즉, 개발자는 랭체인이 제공하는 블록들을 조립하여, RAG 시스템을 비롯한 다양한 종류의 AI 애플리케이션을 효율적으로 개발할 수 있습니다.

 

핵심 요약: 기술과 도구의 차이

 

RAG와 랭체인의 관계를 비유를 통해 명확히 할 수 있습니다.

• RAG는 **'김치찌개 레시피'**입니다. 이는 '무엇을(What)' 만들지에 대한 구체적인 방법론에 해당합니다.
• 랭체인은 그 레시피를 따라 요리하기 위한 모든 도구가 갖춰진 **'최신식 주방'**입니다. 이는 '어떻게(How)' 만들지에 대한 효율적인 개발 도구에 해당합니다.

따라서 랭체인은 RAG라는 특정 기술을 손쉽게 구현할 수 있도록 돕는 상위 개념의 개발 도구이며, RAG는 랭체인을 통해 구현될 수 있는 여러 AI 기술 중 하나입니다. 둘은 경쟁 관계가 아닌, 목표(RAG)와 수단(랭체인)의 관계에 있습니다.