랭체인과 체인레그 정리(20250913)

 많이 사용되던 용어들이지만 큰 의미를 못찾다가 AI관련해서 조금씩 연관된 업무를 하다보니 많이  접하게 되어 조금 정리해보려 합니다.

 이유는 기본이 되는  기술중에 하나로 랭체인이... 딮리서치 관련해서는 체인레그가 이야기  되는데 무엇인지 알아보려합니다.

 

1. 랭체인이란.

2. 랭체인시작하기 ( 이번에는 시작방법만 ....실제 사용해보고 다음에 추가적으로 정리해 보겠습니다.)

3. 체인레그란

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1. 랭체인이란?

LangChain(랭체인)은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발에 특화된 오픈소스 프레임워크이다.

https://www.langchain.com/

 그렇다면 어떤 목적으로 사용할까? 

- LLM 연결과 활용

- 체인구조: 여러개의 LLM호출이나 연산 단계를 하나의 파이프라인처럼 묶어 실행할 수 있음

 ( 예 : "질문 → 문서 검색 → 요약 → 답변 생성" 같은 단계를 하나로 연결

- 에이전트 : 툴을 사용하도록  AI를 확장할 수 있음

- 생태계와 모듈화 : Python, JavaScript/TypeScript 버전이 있고, 다양한 플러그인과 템플릿이 공유됩니다.
빠르게 AI 챗봇, 문서 QA, 요약기, 자동화 워크플로우 같은 서비스를 만들 수 있음.

2. 랭체인 시작하기 

https://python.langchain.com/docs/how_to/installation/

How to install LangChain packages | 🦜️🔗 LangChain

 

# 랭체인 설치

 

pip install langchain 

or  

conda install langchain -c conda-forge

 

# LangChain core : langchain-core패키지에는 LangChain 생태계의 나머지 부분에서 사용하는 기본 추상화와

# LangChain 표현 언어가 포함되어 있습니다. 에 의해 자동으로 설치되지만 langchain, 별도로 사용할 수도 있습니다.

 

pip install langchain-core

 

# 별도의 패키지로 분리되지 않은 모든 통합은 해당 langchain-community패키지에 포함됩니다.

 

pip install langchain-community

 

# langgraphLLM을 사용하여 상태 저장형 다중 액터 애플리케이션을 구축하기 위한 라이브러리입니다. LangChain과 

# 원활하게 통합되지만, LangChain 없이도 사용할 수 있습니다. 

 

pip install langgraph

 

# LangServe는 개발자가 LangChain 실행 파일과 체인을 REST API로 배포할 수 있도록 지원합니다. 

# LangServe는 LangChain CLI를 통해 자동으로 설치됩니다. LangChain CLI를 사용하지 않는 경우 다음을 사용하여

# 설치하세요.

 

pip install "langserve[all]"

 

# 클라이언트와 서버 종속성 모두에 적용됩니다. 또는 pip install "langserve[client]"클라이언트 코드와 

# pip install "langserve[server]"서버 코드에 적용됩니다.

 

# 랭체인 
# LangChain CLI는 LangChain 템플릿 및 기타 LangServe 프로젝트 작업에 유용합니다. 다음을 사용하여 설치하세요.

pip install langchain-cli

#  랭스미스 
#  LangSmith SDK는 LangChain에서 자동으로 설치됩니다. 하지만 에 의존하지 않으며 langchain-core, 원하는 경우 

#  독립적으로 설치하여 사용할 수 있습니다. LangChain을 사용하지 않는 경우 다음을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install langsmith

#  소스에서 패키지를 설치하려면 LangChain 메인 저장소를 복제하고 , 설치하려는 패키지의 디렉토리를 입력한 후

#  다음 PATH/TO/REPO/langchain/libs/{package}을 실행합니다.

pip install -e .

#  LangGraph, LangSmith SDK 및 일부 통합 패키지는 LangChain 메인 저장소 외부에 있습니다. 모든 저장소는 

#  여기에서 확인할 수 있습니다 .

 

3. 체인레그

체인레그(chain-of-thought, CoT) 또는 체인레그(chain-of-reasoning) 같은 개념으로 사용한다는데 확인해보자.

 

# Chain-of-Thought (CoT, 사고의 연쇄)
정의: 모델이 문제를 풀 때 중간 reasoning 과정을 단계적으로 나열하는 방식을 말합니다.
보통 LLM은 “질문 → 바로 답변” 구조인데, CoT 프롬프트 기법을 쓰면 “질문 → 단계별 추론 → 최종 답변” 흐름을 따릅니다.

# Chain-of-Reasoning (CoR, 체인레그라고 부르는 경우도 있음)
CoT와 유사하지만, 좀 더 넓은 개념으로 추론 단계들을 연결해 문제를 푸는 전체 과정을 뜻합니다.
학계나 개발자 사이에서는 CoT와 거의 같은 맥락으로 쓰이지만, CoR은 reasoning 과정 전체의 프레임워크, CoT는 **그 중 "생각을 글로 적는 방식"**에 좀 더 초점을 둡니다.

 

# 강조되는 이유

RAG나 Agent 시스템에서 CoT를 붙이면 “AI가 왜 그 답을 했는지” 설명 가능성(Explainability)이 높아집니다

 

# 구분 : 둘 다 LLM의 추론 정확도와 신뢰성을 높이는 핵심 기술로 아래와 같이 정리할 수 있음.

CoT (Chain-of-Thought): 문제 해결을 단계별로 설명하면서 답을 도출하는 기법.
CoR (Chain-of-Reasoning, 체인레그라고도 부름): reasoning 단계를 연결한 더 포괄적인 개념.