LangChain 문서 로더를 이용한 시작하기: 단계별 가이드

Name: Akira Sakamoto

Published on 2023. 6. 30.

LangChain 문서 로더의 세계에 오신 것을 환영합니다! 언어 모델의 발전에 흥미를 느끼고 응용 프로그램을 개선할 수 있는 새로운 도구를 찾아보려는 경우, 이곳이 바로 당신이 찾는 곳입니다. 이 포괄적인 가이드에서는 LangChain 문서 로더의 수수께끼를 풀어내고, 언어 모델 응용 프로그램에서 어떻게 게임 체인저가 될 수 있는지 보여드릴 것입니다.

LangChain이란?

LangChain 문서 로더의 구체적인 내용에 들어가기 전에, LangChain이 무엇인지 이해하기 위해 한 발 물러나보겠습니다. LangChain은 GPT-3와 같은 언어 모델의 한계를 해결하기 위한 창의적인 AI 응용 프로그램입니다.

LangChain의 문서 구조화에 대한 독특한 접근 방식은 개발자와 연구자 모두에게 선호되는 선택이 됩니다. LangChain은 언어 모델 응용 프로그램(LLM)과 함께 사용할 수 있는 문서를 쉽게 구조화하는 데 도움이 되는 도구 세트를 제공합니다. 이 도구들은 문서 로더, 텍스트 분리기, 벡터 저장소 및 검색 도구 등을 포함합니다.

문서 로더는 문서를 LangChain 시스템으로 로드하는 역할을 합니다. 여기에는 PDF와 같은 다양한 유형의 문서를 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 여러 단계(데이터 유입, 컨택스트 이해, 고도의 조정 등)가 포함됩니다. 그런데 이 문서 로더들이 정확히 무엇이며 어떻게 작동하는지 알아볼까요? 자세히 알아보겠습니다:

LangChain 문서 로더란?

LangChain에서 문서는 다음 두 가지 필드로 구성된 간단한 구조입니다:

page_content (문자열): 이 필드에는 문서의 원시 텍스트가 들어 있습니다.
metadata (사전): 이 필드에는 텍스트에 대한 추가 메타데이터(소스 URL, 작성자 또는 그 밖의 관련 정보)가 저장됩니다.

예를 들어, "sample.txt"라는 텍스트 문서를 다음과 같은 내용으로 생각해봅시다:

LangChain에 오신 것을 환영합니다! 이 문서는 문서 로더 이해를 위한 예제 문서입니다.

TextLoader를 사용하여 텍스트 파일의 내용을 다음과 같이 문서로 로드할 수 있습니다:

from langchain.document_loaders import TextLoader
 
# TextLoader를 사용하여 파일에서 텍스트 데이터 로드
loader = TextLoader("./data/sample.txt")
document = loader.load()

로드한 후, 문서 구조는 다음과 같습니다:

{
  "page_content": "LangChain에 오신 것을 환영합니다! 이 문서는 문서 로더 이해를 위한 예제 문서입니다.",
  "metadata": {}
}

LangChain의 문서 로더 유형

LangChain은 세 가지 주요 문서 로더 유형을 제공합니다:

변환 로더: 이 로더들은 다양한 입력 형식을 처리하고 문서 형식으로 변환합니다. 예를 들어, "data.csv"라는 이름의 CSV 파일에는 "name"과 "age" 열이 있을 수 있습니다. CSVLoader를 사용하여 CSV 데이터를 문서로 로드할 수 있습니다:

from langchain.document_loaders import CSVLoader
 
# CSVLoader를 사용하여 CSV 파일에서 데이터 로드
loader = CSVLoader("./data/data.csv")
documents = loader.load()
 
# 각 문서의 컨텐츠와 메타데이터에 액세스
for document in documents:
    content = document.page_content
    metadata = document.metadata
 
    # 컨텐츠와 메타데이터 처리
    # ...
}

CSV 파일의 각 행은 해당하는 "name"과 "age" 값을 가진 개별 문서로 변환됩니다.

공공 데이터셋 또는 서비스 로더: LangChain은 인기 있는 공공 소스를 위한 로더를 제공하여 문서의 빠른 검색과 생성을 가능하게 합니다. 예를 들어, WikipediaLoader를 사용하여 Wikipedia에서 콘텐츠를 로드할 수 있습니다:

from langchain.document_loaders import WikipediaLoader
 
# WikipediaLoader를 사용하여 Wikipedia에서 콘텐츠 로드
loader = WikipediaLoader("Machine_learning")
document = loader.load()

WikipediaLoader는 지정된 Wikipedia 페이지("Machine_learning")의 콘텐츠를 가져와 문서로 로드합니다.

소유 데이터셋 또는 서비스 로더: 이 로더들은 추가 인증 또는 설정이 필요한 전용 소스를 처리하기 위해 설계되었습니다. 예를 들어, 로더는 내부 데이터베이스나 전용 액세스가 필요한 API에서 데이터를 로드하기 위해 특별히 생성될 수 있습니다.

LangChain은 다양한 소스에서 데이터를 표준화된 문서로 로드하여 다양한 데이터를 LangChain 시스템에 원활하게 통합할 수 있도록 하는 다양한 유형의 문서 로더를 제공함으로써 데이터 로딩을 가능하게 합니다.

LangChain 문서 로더의 사용 사례

이제 LangChain 문서 로더의 이론을 이해했으니, 실제 코드로 직접 작업해보겠습니다. 이 섹션에서는 LLM 응용 프로그램에서 LangChain 문서 로더를 사용하는 방법을 보여주는 몇 가지 사용 사례를 안내합니다.

예제 1: LangChain 문서 로더를 사용하여 인덱스 생성

문서 로더가 인덱스 생성에서 어떤 역할을 하는지 구체적인 예를 통해 설명해보겠습니다:

단계 1. 청킹 기계 학습에 대한 긴 글을 생각해보십시오. 문서 로더는 해당 글을 단락이나 문장과 같은 더 작은 청크로 분할합니다. 각 청크는 개별적으로 인덱싱 및 처리할 수 있는 정보 단위가 됩니다. 예를 들어:

원본 글:

기계 학습 소개

기계 학습은 인공 지능의 한 부분입니다...

[...]

청크로 분할된 문서:

청크 1: 기계 학습 소개
청크 2: 기계 학습은 인공 지능의 한 부분입니다...
[...]

단계 2. 임베딩 문서 로더는 각 청크를 의미적인 의미의 수치적 표현인 임베딩으로 변환합니다. 예를 들어:

원본 청크: "기계 학습은 인공 지능의 한 부분입니다..."

임베딩: [0.2, 0.7, -0.5, ...]

단계 3. 체인 임베딩은 관련 청크들의 순서를 나타내는 체인으로 구성됩니다. 체인은 문서 내에서의 흐름과 맥락을 포착합니다. 예를 들면:

체인: [임베딩1, 임베딩2, 임베딩3, ...]

단계 4. 메모리 벡터 메모리 벡터는 체인과 임베딩을 기반으로 생성됩니다. 이들은 언어 모델에 추가적인 맥락과 정보를 제공합니다. 예를 들면:

메모리 벡터: [0.5, -0.3, 0.1, ...]

LangChain은 문서 로더를 사용하여 인덱스를 생성함으로써 다음의 이점을 제공합니다:

효율적인 접근: 인덱스를 통해 언어 모델은 문서의 특정 청크에 빠르게 접근할 수 있어 효율적인 처리와 분석이 가능합니다.
맥락 이해: 구조화된 인덱스는 언어 모델이 문서의 다른 부분 간의 맥락과 관계를 이해하는 데 도움을 줍니다. 개념이 어떻게 연결되는지 이해하고 이전 정보에 어떻게 참조하는지 이해할 수 있습니다.
성능 향상: 인덱스화된 문서는 정보 검색과 처리의 빠른 속도를 가능하게 하여 성능을 향상시키고 계산 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
향상된 사용성: 구조화된 인덱스는 개발자와 연구자가 언어 모델 응용 프로그램 내에서 쉽게 탐색하고 활용할 수 있는 잘 구성된 프레임워크를 제공합니다.

예제 2: LangChain 문서 로더를 사용한 데이터 적재

LangChain 문서 로더는 데이터 적재에서 뛰어난 성능을 발휘하여 다양한 소스에서 문서를 LangChain 시스템으로 로드할 수 있습니다. 예를 들어, "sample.txt"라는 텍스트 파일에 텍스트 데이터가 포함되어 있다고 가정해봅시다. 이 경우 TextLoader를 사용하여 데이터를 LangChain에 로드할 수 있습니다:

from langchain.document_loaders import TextLoader
 
# TextLoader를 사용하여 파일에서 텍스트 데이터 로드
loader = TextLoader("./data/sample.txt")
document = loader.load()

이 예제에서 TextLoader는 텍스트 파일의 내용을 로드하고 Document 개체를 반환합니다. 그런 다음 Document의 page_content 필드에 액세스하여 로드된 데이터를 처리할 수 있습니다.

예제 3: LangChain 문서 로더를 사용한 맥락 이해

LangChain 문서 로더는 문서를 파싱하고 관련 정보를 추출함으로써 맥락 이해를 향상시킵니다. 탭 형식의 데이터가 포함된 "sample.csv"라는 CSV 파일을 고려해봅시다. CSVLoader를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 로드하고 추출할 수 있습니다:

from langchain.document_loaders import CSVLoader
 
# CSVLoader를 사용하여 CSV 파일에서 데이터 로드
loader = CSVLoader("./data/sample.csv")
documents = loader.load()
 
# 각 문서의 내용과 메타데이터에 액세스
for document in documents:
    content = document.page_content
    metadata = document.metadata
 
    # 내용과 메타데이터 처리
    # ...

이 예제에서 CSVLoader는 CSV 파일을 읽고 Document 개체의 목록을 반환합니다. 각 Document는 CSV의 한 행을 나타냅니다. 각 Document의 page_content와 metadata 필드에 액세스하여 로드된 데이터와 관련된 메타데이터를 처리할 수 있습니다.

예제 4: LangChain 문서 로더를 사용한 세부 조정

LangChain 문서 로더는 언어 모델의 세부 조정 과정에도 기여합니다. 예를 들어, 구조화된 데이터를 포함한 Pandas DataFrame인 dataframe이 있다고 가정해봅시다. PandasDataFrameLoader를 사용하여 데이터를 LangChain에 로드할 수 있습니다:

from langchain.document_loaders import PandasDataFrameLoader
 
# PandasDataFrameLoader를 사용하여 Pandas DataFrame에서 데이터 로드
loader = PandasDataFrameLoader(dataframe)
documents = loader.load()
 
# 각 문서의 내용과 메타데이터에 액세스
for document in documents:
    content = document.page_content
    metadata = document.metadata
 
    # 내용과 메타데이터를 사용하여 모델 세부 조정
    # ...

이 예제에서 PandasDataFrameLoader는 DataFrame을 입력으로 받고 Document 개체의 목록을 반환합니다. 로드된 데이터를 사용하여 각 Document의 page_content와 metadata 필드에 액세스하여 언어 모델을 세부 조정할 수 있습니다.

이러한 예제는 LangChain 문서 로더가 실제로 어떻게 작동하는지를 보여줍니다. 이 로더들은 다양한 소스에서 문서를 로드하고 파싱을 통해 맥락 이해를 향상시키며 세부 조정 과정을 용이하게 합니다. 이러한 로더들을 활용하여 문서를 효과적으로 구조화하고 LangChain 플랫폼의 잠재력을 극대화할 수 있습니다.

LangChain 문서 로더의 현실 세계 응용 사례

LangChain 문서 로더의 가능한 실제 응용 사례 몇 가지를 살펴보겠습니다.

ChatGPT 앱을 PDF에 적용하기

LangChain은 PDF 파일을 로드하고 파싱하는데 사용될 수 있으며, 특히 PDF 문서에 특화된 ChatGPT 응용 프로그램을 구축하는 데 활용될 수 있습니다. LangChain의 PDF 로더와 ChatGPT의 기능을 결합하여 PDF와 상호작용하는 강력한 시스템을 만들 수 있습니다. 이제 LangChain을 사용하여 PDF를 위한 ChatGPT 앱을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다:

단계 1: PyPDFLoader를 사용하여 PDF 로드

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
 
loader = PyPDFLoader("./pdf_files/SpaceX_NASA_CRS-5_PressKit.pdf")
pages = loader.load_and_split()

단계 2: ChatGPT 모델과 토크나이저 초기화

from transformers import GPT3Tokenizer, GPT3ChatLM
 
tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained("gpt3.5-turbo")
model = GPT3ChatLM.from_pretrained("gpt3.5-turbo")

단계 3: PDF의 각 페이지 처리 및 응답 생성

for page in pages:
    content = page.page_content
 
    response = model.generate(
        content,
        max_length=50,
        num_return_sequences=1,
        temperature=0.7
    )
 
    print(response.choices[0].text)

이 ChatGPT 앱을 PDF에 적용하여 여러 가지 가능성을 탐색할 수 있습니다:

요약 생성: PDF 내용의 간결한 개요를 제공합니다.
질문에 대한 답변: 사용자의 질의에 기반하여 PDF에서 정보를 추출합니다.
대화에 참여하기: 사용자가 PDF 콘텐츠와 상호 작용할 수 있도록 함.

LangChain의 PDF 로더와 GPT-3.5 Turbo의 고급 기능을 활용하여 PDF 파일과 원활하게 작동하는 대화형 인공지능 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

참고: 코드를 실행하기 전에 필요한 라이브러리와 모델을 설치해야 합니다.

LangChain을 사용하여 YouTube 영상 대본을 위한 ChatGPT 앱 구축하기

PDF 파일을 불러오고 구문 분석하는 것 외에도, LangChain은 ChatGPT를 위한 YouTube 대본 분석 및 요약 애플리케이션을 구축하는 데에도 사용될 수 있습니다. LangChain의 YouTube 로더와 ChatGPT의 기능을 결합하여, 텍스트 대본으로부터 YouTube 영상과 상호 작용하는 강력한 시스템을 만들 수 있습니다. 아래는 LangChain을 사용하여 YouTube 대본을 위한 ChatGPT 앱을 구축하는 예시입니다:

단계 1: YoutubeLoader를 사용하여 YouTube 대본 불러오고 구문 분석하기

from langchain.document_loaders import YoutubeLoader
 
# YoutubeLoader를 사용하여 YouTube 영상의 대본 불러오고 구문 분석하기
loader = YoutubeLoader.from_youtube_url("https://www.youtube.com/watch?v=O5nskjZ_GoI", add_video_info=True)
video = loader.load()

단계 2: ChatGPT 모델과 토크나이저 초기화하기

from transformers import GPT3Tokenizer, GPT3ChatLM
 
tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained("gpt3.5-turbo")
model = GPT3ChatLM.from_pretrained("gpt3.5-turbo")

단계 3: YouTube 대본 처리 및 응답 생성하기

transcript = video.page_content
 
response = model.generate(
    transcript,
    max_length=50,
    num_return_sequences=1,
    temperature=0.7
)
 
print(response.choices[0].text)

이 ChatGPT 앱을 사용하여 YouTube 대본을 분석하고 요약할 수 있으며, 다음과 같은 다양한 가능성을 탐색할 수 있습니다:

영상 내용 분석: YouTube 영상의 대본에서 핵심 인사이트, 테마 또는 감정 분석하기.
영상 내용 요약: 영상의 주요 내용이나 요점을 간결하게 요약하기.
질문에 답변하기: YouTube 대본에 있는 정보를 기반으로 사용자의 질문에 답변하기.

LangChain의 YouTube 로더와 GPT-3.5 Turbo의 고급 기능을 활용하면, YouTube 비디오 대본을 분석하고 상호 작용할 수 있는 대화형 및 지능적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

LangChain을 사용하여 웹사이트 콘텐츠를 위한 ChatGPT 앱 구축하기

PDF 파일과 YouTube 대본을 불러오는 것 외에도, LangChain은 Sitemap 로더를 사용하여 웹사이트 전체를 효율적으로 불러오고 색인화하는 기능도 지원합니다. LangChain의 Sitemap 로더와 ChatGPT의 기능을 결합하여 어떤 웹사이트의 콘텐츠와 상호작용하는 ChatGPT 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 아래는 LangChain을 사용하여 웹사이트 콘텐츠를 위한 ChatGPT 앱을 구축하는 예시입니다:

단계 1: SitemapLoader를 사용하여 웹사이트 페이지 불러오고 구문 분석하기

from langchain.document_loaders.sitemap import SitemapLoader
 
# SitemapLoader를 사용하여 웹사이트의 페이지 불러오고 구문 분석하기
loader = SitemapLoader("https://docs.chainstack.com/sitemap.xml")
documents = loader.load()

단계 2: ChatGPT 모델과 토크나이저 초기화하기

from transformers import GPT3Tokenizer, GPT3ChatLM
 
tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained("gpt3.5-turbo")
model = GPT3ChatLM.from_pretrained("gpt3.5-turbo")

단계 3: 웹사이트 페이지 처리 및 응답 생성하기

for document in documents:
    content = document.page_content
    
    response = model.generate(
        content,
        max_length=50,
        num_return_sequences=1,
        temperature=0.7
    )
    
    print(response.choices[0].text)

이 웹사이트 콘텐츠 ChatGPT 앱을 사용하면 다음과 같은 다양한 가능성을 탐색할 수 있습니다:

정보 제공: 웹사이트 페이지에서 특정 세부정보, 지시사항 또는 설명 내용을 검색하기.
질문에 답변하기: 웹사이트의 내용을 기반으로 사용자의 질문에 답변하기.
대화에 참여하기: 웹사이트 콘텐츠를 맥락으로 하여 사용자와 동적인 상호작용 생성하기.

LangChain의 Sitemap 로더와 GPT-3.5 Turbo의 고급 기능을 활용하면, 어떤 웹사이트의 콘텐츠에서 정보를 추출하고 상호작용할 수 있는 대화형 및 지능적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

결론

LangChain Document Loaders는 LangChain 스위트의 중요한 구성요소로, 언어 모델 애플리케이션에 강력한 기능을 제공합니다. Document Loaders를 사용하면 데이터 적재를 효율적으로 처리하고, 문맥 이해를 강화하고, 미세 조정 과정을 간소화할 수 있습니다.

위에서 제공한 유형에 대한 정의, 설명 및 샘플 코드로 인해 당신도 LangChain을 활용하여 데이터 처리를 간소화하고 모델 성능을 최적화하며, 자연어 처리 분야에서 새로운 가능성을 개척할 수 있을 것입니다.

FAQ

LangChain은 무엇인가요?

LangChain은 GPT와 같은 언어 모델을 활용하기 위한 고급 도구입니다. LangChain은 개발자와 연구자들이 언어 모델을 효과적으로 생성, 최적화 및 배포할 수 있도록 지원하여 사용을 더욱 용이하게 합니다.

LangChain은 프로그래밍 언어인가요?

아니요, LangChain은 프로그래밍 언어가 아닙니다. 언어 모델 애플리케이션을 지원하고 개선하는 플랫폼입니다.

LangChain 문서 로더란 무엇인가요?

LangChain 문서 로더는 다양한 소스에서 문서를 생성하는 도구입니다. 구성된 소스로부터 데이터를 문서 형태로 로드할 수 있도록 합니다.

Get Started with LangChain Document Loaders: A Step-by-Step Guide 'No Module Named Matplotlib' 에러가 발생하나요? 여기 해결책이 있습니다