랭체인으로 LLM 토큰 한도를 처리하는 3가지 전략

IT 지식이 중요해진 지금, 다양한 IT 강의를 어떻게 활용하고 있나요? 이번 강의는 ‘랭체인으로 LLM 기반 애플리케이션 설계하기’로, 에덴 마르코(Eden Marco) 강사가 맡았습니다. 랭체인의 기본 개념과 LLM 애플리케이션 개발 도구를 소개하며, 영어 강의의 번역본을 참고했습니다. 전체 영상은 유데미에서 확인할 수 있습니다.

안녕하세요, 에덴 마르코입니다. 오늘은 LLM의 토큰 한도 문제를 랭체인으로 해결하는 전략을 소개하겠습니다.

피할 수 없는 문제, 토큰 한도(Token Limitations)

모든 LLM은 정해진 토큰 한도가 있습니다. 예를 들어, GPT 3.5 버전은 약 4,000개로 제한되어 있습니다.

*토큰(Token): LLM이 언어 데이터를 처리하는 기본 단위입니다.

LLM이 처리할 수 있는 토큰 수는 증가하고 있지만, 여전히 한도의 존재로 인해 해결 방법이 필요합니다.

토큰의 입력과 응답

요약적으로, 입력 프롬프트와 LLM 응답의 토큰 수합이 토큰 한도를 넘지 않아야 합니다. 사용자는 최대한 적은 토큰으로 상세한 응답을 요청할 수 있습니다.

랭체인으로 토큰 한도 문제 해결하기

토큰 한도를 해결하는 랭체인 전략은 스터핑(Stuffing), 맵-리듀스(Map-Reduce), 정제(Refine)입니다.

1. 스터핑(Stuffing)

문서를 요약하는 체인을 사용하며, 모든 내용을 프롬프트에 넣는 가장 직관적인 방법입니다. 그러나 문서가 많아지면 토큰 한도에 도달할 수 있습니다.

2. 맵-리듀스(Map-Reduce)

이 방식에서는 모든 문서를 LLM에 전송하고, 각 문서별 요약을 제공합니다. 병렬처리가 가능하며, 많은 문서를 동시에 처리할 수 있습니다.

3. 정제(Refine)

정제 체인은 여러 문서의 요약을 정제하여 최종 요약을 만듭니다. 이 과정은 랭체인이 자동으로 처리해 줍니다.

마치며

지금까지 랭체인을 활용한 토큰 한도 문제 해결 전략인 스터핑, 맵-리듀스, 정제 방법을 살펴보았습니다. 이러한 방법으로 복잡한 구현 없이 토큰 한도 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

원본 강의 보러 가기 https://bit.ly/udemy_langchain2