[LangChian] LangChain과 LangChain4j의 차이점 (+ 예시)

1. 언어 및 플랫폼 지원

• LangChain
  • 주로 파이썬과 자바스크립트에서 사용 가능한 프레임워크
  • LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있게 돕고, 여러 도구와 API를 결합하여 복잡한 작업을 처리
  • 다양한 데이터 소스, API, 외부 툴과의 연동이 용이
• LangChain4j
  • 자바 환경에서 LLM을 활용할 수 있도록 만들어진 LangChain의 자바 버전
  • 기존의 LangChain 기능을 자바에 맞게 확장한 것
  • 자바 개발자들이 LLM 기능을 손쉽게 사용할 수 있도록 지원

 

2. 주요 기능 및 기반

• LangChain
  • 파이썬과 자바스크립트를 중심으로 발전
  • 머신러닝과 인공지능 관련된 다양한 라이브러리와의 호환성 높음
  • 주로 데이터 과학, 웹 개발, NLP 프로젝트에서 많이 사용
• LangChain4j
  • 자바 기반의 백엔드 애플리케이션에 주로 사용
  • LLM 기능을 통합하고자 하는 경우 유리
  • 특히 자바 기반의 스프링(Spring) 프레임워크와 호환성 높음

 

3. 확장성

• LangChain
  • API 연동 및 확장성이 매우 높아 다양한 도구와 쉽게 통합
  • 파이썬의 유연성 덕분에 다양한 자연어 처리 작업이나 AI 모델 기반 애플리케이션 구축 가능
• LangChain4j
  • 자바 기반의 애플리케이션에 적합하도록 설계
  • 주로 대규모 시스템에서 신뢰성과 확장성을 중시하는 환경에서 사용

 

4. 사용 사례

• LangChain
  • 다양한 AI 응용 프로그램에서 사용
  • 자연어 처리, 고객 지원 챗봇, 자동화된 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등에서 활용
• LangChain4j
  • 자바 환경에서 대규모 애플리케이션 개발을 위한 도구
  • LLM을 활용하는 경우 적합

 

5. 코드 예시 - OpenAI를 이용해 영어를 한국어로 번역

• LangChain (Python)

from langchain import OpenAI, LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 프롬프트 템플릿 설정
template = "다음 영어로 오는 텍스트를 한국어로 번역해줘: {text}"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template)

# OpenAI 모델 설정
llm = OpenAI(model="text-davinci-003", api_key="API_KEY")

# LLMChain 생성
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# 텍스트 번역 실행
output = chain.run("Hello, how are you?")
print(output)

 

• LangChain4j (Java)

import com.langchain4j.LangChain4j;
import com.langchain4j.model.OpenAiModel;
import com.langchain4j.prompt.TemplatePrompt;

public class LangChainExample {
    public static void main(String[] args) {
        // OpenAI 모델 설정
        OpenAiModel model = LangChain4j.openAiModel("API_KEY");

        // 프롬프트 템플릿 생성
        TemplatePrompt prompt = new TemplatePrompt("다음 영어로 오는 텍스트를 한국어로 번역해줘: {text}");
        
        // 프롬프트에 입력 텍스트 설정
        String result = model.complete(prompt.withVariable("text", "Hello, how are you?"));

        // 결과 출력
        System.out.println(result);
    }
}