소개

안녕하세요, Terry Jang입니다 👋

clickonitem.com을 운영하는 Terry Jang입니다. 저는 20년 경력의 AI 에이전트 엔지니어로, 소프트웨어와 AI 시스템을 직접 설계하고 구축해 왔습니다.

이 블로그에는 LangChain과 LLM 애플리케이션을 실무에 적용하며 배운 내용을 정리합니다. 거창한 이론보다 직접 해보며 확인한 것을 쉽게 풀어 공유하는 것이 목표입니다.

다루는 주제

  • LangChain · LangGraph
  • RAG · 임베딩 · 벡터 스토어
  • LLM 에이전트와 도구(Tool) 활용
  • LLM 애플리케이션 개발 실전

글을 쓰는 원칙

직접 확인한 내용 위주로, 과장 없이 정리합니다. 입문자도 이해할 수 있게 핵심부터 설명합니다.

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궁금한 점이나 다뤘으면 하는 주제가 있으면 메일로 알려주세요.
✉️ jasi798@gmail.com

읽어주셔서 감사합니다. — Terry Jang

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LCEL — LangChain 표현식으로 체인 깔끔하게 잇기

📌 3줄 요약 · LCEL(LangChain Expression Language) 은 여러 단계를 파이프 기호(|) 로 이어 하나의 체인으로 만드는 방식이에요. · 프롬프트 → 모델 → 출력 파서처럼 흐름이 그대로 코드에 보여서 읽기 쉽고 수정도 간편합니다. · 스트리밍·배치·비동기 같은 기능을 따로 구현하지 않아도 체인 전체에서 바로 쓸 수 있습니다. 📖 목차 LCEL이 왜 필요할까 파이프(|)로 잇는다는 발상 체인의 기본 3단 구성 코드로 보는 LCEL LCEL이 공짜로 주는 기능들 실무 팁 자주 묻는 질문(FAQ) 📝 프롬프트 → 🤖 모델 → 🔧 출력 파서 → ✅ 결과 LangChain으로 뭔가를 만들다 보면, 프롬프트를 만들고 모델에 넣고 그 결과를 다시 다듬는 여러 단계 가 반복됩니다. 예전에는 이걸 함수로 하나씩 호출하며 이어 붙였는데, 코드가 길어질수록 흐름을 알아보기 어려웠어요. 이 불편을 깔끔하게 정리한 것이 바로 LCEL(LangChain Expression Language) 입니다. 오늘은 LCEL이 무엇이고 왜 편한지 차근차근 살펴보겠습니다. 🤔 LCEL이 왜 필요할까 LLM 앱은 대부분 여러 단계가 순서대로 이어지는 구조 입니다. 사용자 질문을 받아 프롬프트 틀에 채우고, 그걸 모델에 보내고, 모델이 돌려준 답을 원하는 형태로 정리하는 식이죠. 각 단계를 따로 함수로 부르면 이렇게 됩니다. 단계가 두세 개일 땐 괜찮지만, 중간에 검색이나 조건 분기가 끼면 어디서 무엇이 넘어가는지 한눈에 파악하기 어려워집니다. 게다가 스트리밍이나 병렬 처리를 넣으려면 단계마다 코드를 또 손봐야 하죠. LCEL의 목표는 간단합니다. "단계를 이어 붙이는 일"을 눈에 보이게, 그리고 한 번만 만들자는 것입니다. 🔗 파이프(|)로 잇는다는 발상 LCEL의 핵심은 파이프 기호 | 하나입니다. 리눅스 터미널에서 명령어1 | 명령어2 로 앞 결과를 뒤로 ...
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Streaming — 답변을 실시간으로 흘려보내기

📌 3줄 요약 · 스트리밍(Streaming) 은 모델의 답변을 다 만들어진 뒤 한꺼번에 주는 대신, 생성되는 대로 조금씩 흘려보내는 방식이에요. · LangChain에서는 invoke 대신 stream 을 쓰면, 답변이 토큰 단위로 순서대로 도착합니다(타이핑 효과). · 체감 대기 시간이 크게 줄어 챗봇처럼 즉각 반응하는 UX 를 만들 때 특히 유용합니다. 📖 목차 스트리밍이 왜 필요할까 한 번에 vs 조금씩, 무엇이 다른가 토큰 단위로 흘려보낸다는 것 코드로 보는 stream stream vs invoke vs batch 실무 팁 자주 묻는 질문(FAQ) 🙋 질문 → 🤖 모델 생성 → 💧 토큰이 하나씩 → 🖥️ 화면에 실시간 챗봇에 질문을 던졌을 때, 답이 한 글자씩 타이핑되듯 나타나는 화면을 본 적 있을 거예요. 이건 답변이 다 완성될 때까지 기다렸다가 한꺼번에 보여 주는 게 아니라, 모델이 글자를 만들어 내는 즉시 화면으로 흘려보내기 때문에 가능한 일입니다. 이 방식을 스트리밍(Streaming) 이라고 부릅니다. 오늘은 LangChain에서 스트리밍이 무엇이고 왜 유용한지, 그리고 어떻게 쓰는지 차근차근 살펴보겠습니다. 🤔 스트리밍이 왜 필요할까 LLM은 답변을 앞에서부터 순서대로 한 조각씩 생성합니다. 긴 답변일수록 전체가 완성되기까지 시간이 걸리는데, 완성될 때까지 화면에 아무것도 안 보이면 사용자는 "멈춘 건가?" 하고 답답해집니다. 스트리밍은 이 기다리는 시간을 체감상 크게 줄여 줍니다. 첫 글자가 나오기 시작하는 순간부터 화면에 하나씩 채워지니, 실제 전체 생성 시간이 같아도 훨씬 빠르게 느껴지죠. 특히 대화형 챗봇처럼 반응 속도가 중요한 서비스 에서는 거의 필수적인 요소입니다. 스트리밍의 핵심은 "답을 다 만들 때까지 기다리지 말고, 만들어지는 대로 바로 보여 주자" 는 것입니다. ⚖️ 한 번에 vs 조금씩...
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Callback와 로깅 — LangChain 내부 들여다보기

📌 3줄 요약 · 콜백(Callback) 은 LangChain이 실행되는 중간중간 특정 시점마다 내가 지정한 함수를 자동으로 불러 주는 장치예요. · 이 콜백을 이용하면 체인이 언제 시작하고, 어떤 프롬프트가 들어가고, 어떤 답이 나왔는지 를 실시간으로 들여다보고 로깅 할 수 있습니다. · 덕분에 "왜 이런 답이 나왔지?"를 추적하는 디버깅과 모니터링 이 훨씬 쉬워집니다. 📖 목차 콜백이 왜 필요할까 콜백은 언제 불릴까 — 이벤트라는 개념 로깅과 콜백은 어떻게 연결되나 코드로 보는 콜백 핸들러 대표적인 콜백 이벤트 한눈에 실무 팁 자주 묻는 질문(FAQ) 🚀 체인 시작 → 🔔 이벤트 발생 → 🪝 콜백 호출 → 📝 기록·로깅 체인을 만들어 실행하면, 겉으로는 질문을 넣으면 답이 나오는 단순한 상자처럼 보입니다. 하지만 그 상자 안에서는 프롬프트가 조립되고, 모델이 호출되고, 출력이 정리되는 여러 단계가 순서대로 벌어지고 있어요. 이 내부 과정을 밖에서 들여다볼 수 있게 해 주는 장치가 바로 콜백(Callback) 입니다. 오늘은 콜백이 무엇이고 왜 유용한지, 그리고 이를 활용한 로깅 이 어떻게 이뤄지는지 차근차근 살펴보겠습니다. 🤔 콜백이 왜 필요할까 체인이 예상과 다른 답을 내놓았을 때, 우리가 볼 수 있는 건 보통 최종 결과 하나뿐 입니다. 그런데 문제의 원인은 대개 중간에 있어요. 실제로 어떤 프롬프트가 모델에 들어갔는지 , 모델이 어떤 원문을 돌려줬는지 를 모르면 원인을 짚기 어렵습니다. 콜백은 이 보이지 않던 중간 과정을 밖으로 꺼내 주는 역할을 합니다. 체인이 시작될 때, 모델이 호출될 때, 답이 완성될 때처럼 중요한 순간마다 내가 등록해 둔 함수가 자동으로 실행되죠. 그래서 실행 흐름을 기록하고 추적하는 일 이 한결 수월해집니다. 콜백의 핵심은 "실행 중간의 특정 순간마다, 내가 원하는 코드를 끼워 넣을 수 있게 하자" 는 것입...
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