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가장 흔한 LangChain 오류 해결하기

LangChain은 복잡하고 정교한 자연어 기반 작업을 만들기 위해 AI 모델을 조작하는 혁신적인 플랫폼입니다. 모든 고급 도구와 마찬가지로, 사용자는 때때로 어려움과 도전에 직면할 수 있습니다. 이 포괄적인 가이드에서는 가장 흔한 LangChain 문제를 분석하고 간단하고 효과적인 해결책을 제시함으로써 사용자가 다시 올바른 경로로 돌아갈 수 있도록 지원합니다.

1. 명령 프롬프트가 실행되지 않는 오류

LangChain은 복잡한 AI 작업을 위한 명령 프롬프트를 생성하고 실행하는 강력한 인터페이스를 제공합니다. 그러나 이러한 명령 프롬프트는 시스템이 하려는 작업을 해석하고 실행하도록 올바르게 서식화되고 실행되어야 합니다. 사용자가 만날 수 있는 가장 일반적인 문제 중 하나는 LangChain 에이전트가 명령 프롬프트를 실행하지 않는 경우입니다.

입력 변수로 템플릿을 생성한 경우를 예로 들어보겠습니다.

prompt = PromptTemplate(input_variables = ['topic'], 
                        template = '''...
                            AI algorithm topic{topic},...
                        ''')

agent.run(prompt)를 실행하면 예상대로 작동할 것으로 예상됩니다. 그러나 오류는 실행하기 전에 입력 변수로 명령 프롬프트를 올바르게 서식화하면 됩니다.

해결책:

에이전트에 전달하기 전에 입력 변수로 명령 프롬프트를 올바르게 서식화하세요. 이를 위해 format_prompt 함수가 제공됩니다. 위의 코드를 수정하는 방법은 다음과 같습니다.

# 입력 변수로 명령 프롬프트를 서식화한 후 실행하세요.
formatted_prompt = prompt.format_prompt(topic=topic)
 
# 이제 서식화된 명령 프롬프트를 실행할 수 있습니다.
foo = agent.run(formatted_prompt)

2. ImportError 처리하기

Python의 ImportError는 인터프리터가 지정된 모듈이나 함수를 찾을 수 없을 때 발생합니다. LangChain에서는 LangChain 특정 함수나 모듈을 가져올 때 이 오류가 발생할 수 있습니다.

다음 예를 살펴보세요.

from langchain.agents import initialize_agent

여기서 ImportError 오류가 발생하면 인터프리터는 langchain.agents 모듈에서 initialize_agent를 찾을 수 없다는 것을 나타내고 있습니다.

해결책:

우선 Python 환경에서 LangChain 패키지가 올바르게 설치되어 있는지 확인하세요. 다음과 같이 pip으로 설치할 수 있습니다.

pip install langchain

3. 순환적인 가져오기 문제

Python에서 순환적인 가져오기는 두 개 이상의 모듈이 서로 직접적이거나 간접적으로 의존하는 경우 발생합니다. 이러한 상황은 가져오기 루프를 만들어서 Python 인터프리터가 실패하게 합니다. 이는 LangChain을 사용하는 Python 프로젝트를 비롯한 많은 Python 프로젝트에서 흔한 문제입니다.

다음과 같은 순환적인 가져오기 시나리오를 고려해보세요:

# main.py에서:
from entity import Ent
 
# entity.py에서:
from physics import Physics
 
# physics.py에서:
from entity import Ent

이 경우 entity가 physics에 의존하고, 이에 따라 physics는 entity에 의존하므로 순환적인 가져오기가 만들어집니다.

해결책:

가장 간단한 해결책은 순환 종속성을 제거하는 것입니다. 그러나 코드를 리팩토링하는 것이 불가능한 경우, Python에서 지원하는 지연 가져오기를 사용할 수 있습니다.

지연 로딩 또는 게으른 가져오기는 함수 내에서 필요한 모듈만 가져옵니다. 이 가져오기 기술은 해당 모듈이 필요할 때만 로드되도록 보장합니다. 다음과 같이 위의 순환적인 가져오기를 수정할 수 있습니다.

# physics.py에서:
class Physics:
    def use_entity(self):
        from entity import Ent  # Ent 클래스가 필요한 경우에만 가져오기

4. Jupyter 노트북에서 Langchain ImportError

Jupyter 노트북은 Python 코드를 작성하고 실행하는 대화형 플랫폼을 제공합니다. 그러나 그러한 존재 때문에 Jupyter 노트북은 때로는 같은 노트북에서 필요한 클래스나 함수를 정의하였음에도 불구하고 예상치 못한 ImportError가 발생할 수 있습니다.

한 셀에서 함수를 정의하는 경우를 가정해보세요:

def some_function():
    pass

그런 다음 다른 셀에서 이 함수를 가져오려고 합니다:

from __main__ import some_function

여기서 이전 셀에서의 함수 정의가 __main__ 모듈의 일부로 인식되지 않았기 때문에 ImportError가 발생할 수 있습니다.

해결책:

Jupyter 커널을 재시작하면 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 캐시된 가져오기가 지워지고 환경 상태가 재설정됩니다. 이 작업은 Jupyter 메뉴에서 Kernel > Restart로 이동하여 수행할 수 있습니다.

5. 'load_tools' ImportError

langchain.agents에서 load_tools를 가져오려고 할 때 ImportError가 발생할 수 있습니다. 이 문제는 환경에 설치된 LangChain 버전이 langchain.agents 모듈의 load_tools 메소드를 포함하지 않은 경우에 발생할 수 있습니다.

from langchain.agents import load_tools

해결방법:

이전에 이야기한 것처럼, 올바른 LangChain 버전을 사용하는지 확인하세요. LangChain 버전을 업그레이드하거나 다운그레이드하거나, 혹은 현재 버전에서 작업을 수행하는 다른 방법이 있는지 확인하세요.

pip install langchain==<호환되는_버전>

6. Kaggle의 Python 엔진 호환성 문제

Kaggle은 데이터 과학 프로젝트에 많이 사용되는 플랫폼입니다. Kaggle은 노트북을 위한 특정 Python 엔진을 사용하지만, 이 엔진이 LangChain의 최신 버전과 호환되지 않을 수 있습니다.

해결방법:

Kaggle은 Python 3.7을 지원하므로, 이 버전에서 동작하는 LangChain 버전을 사용해야 합니다.

pip install langchain==<호환되는_버전>

이 가이드를 통해 각 문제와 그에 대한 해결방법을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

결론

LangChain과 같은 고급 도구를 사용하는 것은 복잡할 수 있지만 매우 보람적입니다. 일반적인 문제를 이해하고 해결하는 것은 학습 과정의 중요한 부분입니다. 이 가이드가 일반적인 LangChain 문제를 해결하는데 도움이 되기를 바랍니다.