LangSmith란 무엇인가요?

신뢰할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 구축하는 데 있어 가장 큰 과제 중 하나는 인공 지능(AI) 시스템이 배포된 후 실패하거나 예기치 않게 작동하는 이유를 이해하는 것입니다. 개발자는 종종 버그 추적, 프롬프트 미세 조정, 예외 상황에서의 성능 평가, 복잡한 에이전트 워크플로에서 툴 사용 및 메모리 문제 디버깅에 어려움을 겪습니다. LangChain 팀이 개발한 LangSmith는 이러한 문제를 해결하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 대규모 언어 모델로 구축된 애플리케이션을 모니터링, 디버깅 및 평가하기 위한 전용 플랫폼 역할을 합니다. 이를 통해 개발자는 추적을 검사하고, 성능을 모니터링하고, 다양한 프롬프트 버전을 테스트하고, 외부 툴과 메모리가 실시간으로 사용되는 방식을 추적할 수 있으며, LLM 앱을 더욱 강력하고 프로덕션에 바로 사용할 수 있도록 설계된 통합 인터페이스 내에서 이 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 

LangChain과 LangSmith는 LLM 개발을 지원하는 툴이지만, 각 툴의 목적은 다릅니다.  

LangChain은 LLM 애플리케이션의 구축과 배포를 간소화하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 체인, 에이전트 및 메모리와 같은 모듈식 빌딩 블록을 사용하여 여러 LLM 구성 요소를 구조화된 워크플로에 연결합니다. 이러한 구성 요소를 사용하면 LLM을 외부 툴, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 데이터 소스와 통합하여 복잡한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 단일 모델에 의존하는 대신 텍스트 이해, 응답 생성 및 추론과 같은 작업을 위해 모델을 함께 연결하여 각 단계가 마지막 단계를 기반으로 구축할 수 있도록 지원합니다. LangChain은 재사용 가능한 템플릿을 통해 프롬프트 엔지니어링을 지원하며, LangGraph와 통합되어 시각적으로 워크플로를 설계할 수 있습니다. 이 기능은 컨텍스트 처리와 논리적 진행이 필요한 대화형 에이전트 및 AI 시스템을 구축하는 데 특히 유용합니다.  

또한 LangSmith는 LangChain의 능력 개발에 있어 운영 중추입니다. LangChain이 워크플로를 구축하는 데 도움을 준다면, LangSmith는 복잡한 AI 시스템을 디버깅, 모니터링 및 관리할 수 있는 툴을 제공하여 워크플로가 원활하게 실행되도록 지원합니다. LangSmith는 모델 동작에 대한 심층적인 가시성을 제공하므로 성능 문제를 쉽게 식별하고 오류를 추적하며 실시간으로 응답을 최적화할 수 있습니다. 또한 여러 모델과 파이프라인에 걸친 오케스트레이션을 지원하여 원활한 배포와 조정이 가능합니다. LangSmith는 Tensorflow, Kubernetes와 같은 외부 툴과 원활하게 통합됩니다. 또한 AWS, GCP 및 Azure와 같은 주요 클라우드 제공업체와 통합할 수 있으며, 하이브리드 설정 및 온프레미스 배포를 위한 강력한 지원도 제공합니다. LangSmith는 챗봇과 AI 에이전트, 가상 어시스턴트, 대화형 인터페이스와 같은 기타 대화형 시스템을 포함한 실제 AI 애플리케이션 개발을 지원합니다. 이 기능은 개발자가 워크플로를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 

LangChain과 LangSmith는 함께 프로토타입 제작부터 생산까지 전체 개발 프로세스를 간소화합니다.

LangSmith는 LangChain을 사용하든 개발 및 생산의 모든 단계에서 가시성, 추적성 및 제어를 제공하는 사용자 지정 파이프라인을 구축하든 관계없이 LLM 애플리케이션 스택에 임베딩하여 운영됩니다. LLM 상호 작용에서 세분화된 데이터를 캡처하고 시각화하여 개발자가 문제를 정확히 찾아내고 솔루션을 테스트하며 성능을 최적화할 수 있도록 지원합니다.  

LangSmith의 주요 기능은 다음과 같습니다.

1. 디버깅

2. 테스트

3. 평가

4. 모니터링

LLM 애플리케이션에는 복잡한 추론 경로, 동적 툴 사용 및 다단계 체인이 포함되는 경우가 많습니다. 무한 루프, 잘못된 아웃풋 또는 툴 호출 실패와 같은 오류가 발생하면 기존 디버깅 방법으로는 문제가 발생합니다. LangSmith는 LLM과의 각 상호 작용에 대한 상세하고 순차적인 가시성을 제공하여 프로세스 전반에 걸쳐 명확한 추적성을 보장합니다. LangChain 표현식 언어(LCEL)를 사용하여 애플리케이션 전반의 단계별 데이터 흐름을 추적, 트랙 및 표시합니다. 이러한 가시성은 긴 응답 시간, 오류 또는 예상치 못한 동작 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. LangSmith는 LLM 호출 추적을 표시할 수 있는 풍부한 시각화 툴을 제공하여 개발자가 복잡한 워크플로를 쉽게 이해하고 디버그할 수 있도록 지원합니다. 개발자는 개별 프롬프트 및 응답, 체인 및 에이전트 내의 중간 단계, 툴 호출 및 해당 아웃풋을 검사할 수 있습니다. 이러한 세분화된 가시성을 통해 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있어 개발 시간을 크게 단축하고 애플리케이션 안정성을 개선할 수 있습니다.

LLM 애플리케이션은 프롬프트 최적화, 체인 로직 조정 또는 모델 파라미터 변경 등 빈번한 업데이트가 필요합니다. 이러한 변경으로 인해 회귀가 발생하지 않도록 하는 것이 필수적입니다. LangSmith는 데이터 세트 기반 테스트를 지원하므로 개발자는 애플리케이션 버전 전반에서 사전 정의된 테스트 제품군 또는 사용자 지정 테스트 제품군을 실행하고, 시각적 및 의미론적으로 아웃풋을 비교하고, 프로덕션에 배포하기 전에 동작의 변경 사항을 식별할 수 있습니다. 이 테스트는 엄격한 품질 보증을 용이하게 하고 안전하고 반복적인 개발을 촉진합니다. LangSmith의 자동 평가 지원을 통해 팀은 프롬프트 설계 및 모델 매개변수를 신속하게 반복하여 일관된 품질을 보장할 수 있습니다.

기능적 정확성 외에도 LLM에서 생성된 아웃풋의 품질은 비즈니스 및 사용자 기대치에 대해 지속적으로 평가되어야 합니다. LangSmith는 정확성, 관련성 및 일관성과 같은 다양한 차원에서 성능을 평가할 수 있는 내장 평가기와 사용자 지정 가능한 평가기를 모두 제공합니다. LangSmith의 평가 기능을 통해 팀은 데이터 세트 전반의 성능을 벤치마크하고 변화를 유도하고, 사용자 경험을 저하시키는 예외 사례를 찾아내고, 명확한 지표로 개선 또는 회귀를 추적할 수 있습니다. 이 구조화된 평가 프로세스는 LLM 시스템이 효과적이고 정확하며 의도한 결과와 일치하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

LLM 애플리케이션을 프로덕션에 배포하려면 일관된 성능과 즉각적인 인시던트 대응을 보장하기 위한 강력한 모니터링이 필요합니다. LangSmith는 실행, 지연 시간 및 오류율에 대한 실시간 로깅, 신속한 사고 보고를 위한 경고 시스템과의 통합, 사용 패턴 및 시스템 상태에 대한 인사이트를 제공하는 대시보드와 같은 LLM 워크플로에 대한 엔드투엔드 관측 가능성을 제공합니다. 이 운영 인텔리전스를 통해 엔지니어링 팀은 애플리케이션 동작을 사전에 관리하여 실제 환경에서 안정성과 응답성을 보장할 수 있습니다. LangSmith를 통한 실제 배포 모니터링은 팀이 인시던트 대응을 간소화하고 강력한 시스템 상태를 유지하는 데 도움이 됩니다. 

LangSmith는 개발자가 AI 애플리케이션을 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 도와주는 간단한 Python SDK를 통해 작동합니다. OpenAI의 GPT와 같은 AI 모델과 연결하고 검색 증강 생성(RAG)과 같은 기술을 사용하여 이러한 모델의 작동 방식을 개선합니다. 개발자는 API 키를 사용하여 ChatGPT 기반 AI 에이전트를 포함한 AI 에이전트를 추적하고 디버깅하여 모든 것이 원활하게 실행되고 생성형 AI 프로젝트에서 잘 수행되는지 확인할 수 있습니다. 

예를 들어, 이 연구는 비원어민 연구자가 영어로 학술 논문을 작성할 수 있도록 지원하는 LangSmith 편집기를 제공합니다. 이 시스템은 초안을 기반으로 한 텍스트 수정 제안, 문맥에 따른 텍스트 완성, 문법 또는 철자 오류 수정^[1]의 세 가지 주요 기능을 제공합니다. 그 결과, LangSmith는 특히 인간과 기계의 협업이 필요한 경우 수정본 초안의 품질을 개선하여 비원어민 작가가 보다 유창하고 스타일에 적합한 학술 텍스트를 작성할 수 있도록 하는 것으로 나타났습니다. 이 시스템은 과학 커뮤니케이션의 언어 장벽을 낮추어 다양성과 포용성을 강화합니다. 이 예는 학술 문서 작성에서 인간과 AI 간의 협업을 개선하여 데이터 과학 연구를 촉진하는 LangSmith의 실제 사용 사례를 강조합니다. 이러한 사용 사례는 다양한 AI 기반 분야에서 포용성과 생산성을 향상시키는 LangSmith의 능력을 보여줍니다. 

소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)을 자동화하는 AI 에이전트를 구축하는 회사 Factory는 엔터프라이즈 환경에서 안전하고 신뢰할 수 있는 LLM 운영을 보장하기 위해 LangSmith를 사용합니다.^[2] LangSmith를 AWS CloudWatch와 통합하여 LLM 파이프라인 전반에 걸친 완전한 추적성을 확보했으며, 이를 통해 더 빠른 디버깅과 향상된 컨텍스트 관리가 가능해졌습니다. LangSmith의 피드백 API를 사용해 실제 사용자 입력을 기반으로 프롬프트 평가와 개선을 자동화했습니다. 그 결과 반복 속도가 두 배로 증가하고 오픈에서 머지까지 걸리는 시간이 20% 단축되어 LangSmith는 AI 개발 및 관측 가능성 워크플로의 핵심 요소가 되었습니다. 

올인원 플랫폼: LangSmith는 디버깅, 테스트, 배포, 모니터링과 같은 모든 핵심 기능을 하나의 통합 플랫폼으로 통합합니다. LangSmith를 통한 실제 배포 모니터링은 팀이 인시던트 대응을 간소화하고 강력한 시스템 상태를 유지하는 데 도움이 됩니다. 깔끔하고 개발자 친화적인 인터페이스를 통해 여러 툴을 전환하지 않고도 복잡한 워크플로를 쉽게 탐색하고 프로젝트를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 

강력한 디버깅 및 평가: 성능을 측정하고, LLM 동작을 정밀하게 개선하는 데 도움이 되는 상세한 추적 분석, 프롬프트 테스트 및 데이터 세트 관리 툴을 제공합니다. 

Enterprise급 확장성: 대용량의 프로덕션 등급 애플리케이션을 지원하도록 설계되었으므로 복잡한 AI 시스템을 구축하고 유지 관리하는 Enterprise 팀에 매우 적합합니다.

초보자를 위한 가파른 학습 곡선: LangSmith는 LLM 툴 및 DevOps 프로세스에 대한 확실한 이해가 필요하기 때문에 초보자에게는 어려울 수 있습니다. 이는 초보자의 접근성을 제한할 수 있기 때문입니다. 

LangChain 에코시스템에 대한 높은 의존도: LangSmith는 LangChain과 깊은 관련이 있습니다. 이는 해당 프레임워크 사용자에게는 유용하지만 다른 오케스트레이션 툴이나 사용자 지정 스택을 사용하는 사용자에게는 유용하지 않을 수 있습니다. 

대규모 프로젝트를 위한 확장성 및 비용: 엔터프라이즈 사용의 경우, 특히 빈번한 평가, 대규모 추적 분석 또는 고급 스토리지를 처리할 때 비용이 증가할 수 있습니다. 

LangChain, LangSmith 또는 이 둘의 조합 중 하나를 선택하는 것은 LLM 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. LangChain은 복잡한 언어 모델 워크플로를 설계하고 프로토타이핑하는 데 적합하며, 외부 툴 및 API와 원활하게 통합할 수 있습니다. 프로덕션 환경으로 전환할 준비가 되어 있고 LLM 애플리케이션을 대규모로 디버깅, 테스트, 모니터링 및 유지 관리하기 위한 강력한 툴이 필요한 경우 LangSmith를 사용하세요. 이러한 플랫폼을 함께 사용하면 고품질 LLM 애플리케이션을 구축, 배포 및 유지 관리할 수 있는 포괄적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.