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RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

5.2 이제는 AI Agent의 시대

현업에서 LangChain 사용에 대해 질문드립니다

193

Ray Oh

작성한 질문수 1

0

안녕하세요 강사님 강의 듣고 이젠 스스로가 재밌어서 LangChain 문서들 혼자서 읽고 학습중입니다 ㅎㅎ

강의를 들으면서 몇개 질문들이 있는데요

  1. 현업에서 LangChain이 많이 쓰이나요?

해외 reddit이나 개발자 커뮤니티에서도 랭체인이 오히려 불편하다고, 실제 서비스에서는 안쓴다고 하는 분들이 있어서 현업에서도 잘 쓰는지 궁급합니다

  1. LangChain 공식 문서를 보면 너무 자주 바뀌는데, 어떻게 해결하시나요?

특히 API에서 말하는 예제랑 공식 문서에서 소개하는 예제가 너무 다릅니다 (retrieval chain 등)

현재 2025년 10월 기준, 강의 내용은 0.2 기반이고 현재 랭체인 버전은 0.3, 그리고 10월 말에 1.0이 정식 출시된다고 해서 너무 혼란스럽네요

바뀔 떄마다 코드를 수정하시는건가요?

vector-database llm rag openai-api 카카오공채-개발 langchain

답변 2

0

제이쓴

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다.

  1. 현업에서 LangChain은 상당히 많이 쓰입니다. 저는 회사에서 사내 AI 에이전트 플랫폼의 백엔드를 LangChain + LangGraph로 구현했고, 다른 기업들에서도 많이 쓰이고 있습니다. 아무래도 해외에서 더 많이 쓰이고 있는 것 같은데요, 다양한 사례들을 확인하실 수 있는 링크를 전달 드립니다

https://blog.langchain.com/tag/case-studies/

  1. 버전이 업그레이드 될 때 마다 업데이트를 하지는 않습니다. 사실 버전업을 하면서 대단한 기능들이 추가되는 것은 아니라서, 빈번한 업데이트를 하게되면 오히려 서비스의 안정성이 떨어지고, 추가로 프롬프트를 전반적으로 다시 작성해야하는 이슈가 있을 수도 있어서 엄청 대단한 기능이 추가되지 않는다면 별도로 업데이트를 매번 하지는 않습니다

 

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Ray Oh님.

LangChain 관련해서 좋은 질문을 주셔서 감사합니다. LangChain은 LLM(대규모 언어 모델) 환경에서 특히 필요한 워크플로우 구성이나 다양한 AI 모델 및 데이터 소스를 통합하고자 할 때 유용한 도구입니다. 질문하신 내용에 대한 답변을 드리겠습니다.

  1. 현업에서 LangChain의 사용 여부: LangChain은 특정한 니즈에 맞춰 효율적으로 적용할 수 있는 도구로, 여러 서비스와 환경에서 활용되고 있습니다. 다만, Reddit이나 개발자 커뮤니티에서 보셨듯이 일각에서는 복잡한 사용법이나 추가적인 설정으로 인해 부정적인 경험을 공유하는 경우도 있습니다. 각 회사나 팀의 목표와 필요에 따라 적합한 도구를 선택하게 되므로, 특정 도구가 모든 상황에서 사용된다고 단정 지을 수 없습니다. 하지만, LangChain의 강력한 워크플로우 관리 및 다양한 연결성은 많은 동료들이 긍정적으로 평가하는 부분이기도 합니다.

  2. LangChain 공식 문서와 API의 차이 및 대응 방법: LangChain은 급속도로 발전하는 오픈소스 프로젝트로, 버전업이 빈번히 일어납니다. 따라서 문서 및 API의 차이가 있을 수 있는데, 다음과 같은 방법으로 대응하실 수 있습니다:

    • 버전 관리: 프로젝트 환경에서 사용되는 LangChain 버전에 맞춘 문서 및 예제를 참조하면서 개발하는 것이 중요합니다. 공식 GitHub 페이지에서 원하는 버전의 가이드를 내려받아 사용하는 것도 좋은 방법입니다.
    • 커뮤니티 참여: Stack Overflow 등의 커뮤니티에서 유사한 문제를 겪은 다른 개발자들의 해결 사례를 찾아보는 것이 도움이 될 수 있습니다.
    • 강의 내용과의 비교: 강의에서 소개된 코드를 참고해 해당 버전에 맞는 코드로 변환하는 연습이 필요합니다. 점진적인 학습을 통해 신버전의 기능을 천천히 도입해 보세요.

만약 관련된 질문에 대한 실질적인 예시나 다양한 시나리오가 필요하다면, 아래 링크를 확인하는 것도 추천드립니다:
- “LangSmith를 활용한 LLM Evaluation에서 metadata 만드는법”

현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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