LangChain을 활용한 LongTextReorder 사용법

LangChain은 LLM(Large Language Models)을 기반으로 한 다양한 작업을 수행할 수 있는 강력한 프레임워크입니다. 특히, 긴 텍스트를 정리하거나 재배열하는 데 매우 유용한 도구 중 하나가 LongTextReorder입니다. 이 글에서는 LongTextReorder를 사용하는 방법과 그 활용 사례를 소개합니다.

 

1. LongTextReorder란 무엇인가?

LongTextReorder는 긴 텍스트를 보다 논리적이고 체계적인 방식으로 재구성하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 긴 문서가 섹션 간의 논리적 연결이 부족하거나 내용의 순서가 혼란스러운 경우, 이 도구를 활용하면 간결하고 구조화된 문서로 변환할 수 있습니다.

 

2. LongTextReorder 사용법

필수 라이브러리 설치

먼저 LangChain과 필요한 라이브러리를 설치합니다.

pip install langchain openai

 

기본 코드 구조

LongTextReorder를 사용하여 긴 텍스트를 재구성하는 기본 코드 예시는 다음과 같습니다.

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LongTextReorder
from langchain.llms import OpenAI

# OpenAI API 키 설정
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"

# LLM 초기화
llm = OpenAI(model="gpt-4", temperature=0.7)

# 긴 텍스트 예시
long_text = """
1. 머신러닝의 역사에 대해 알아봅시다.
3. 딥러닝 모델의 최신 트렌드도 살펴봅니다.
2. 기계학습과 딥러닝의 차이점을 먼저 정의합니다.
"""

# LongTextReorder Chain 정의
reorder_chain = LongTextReorder.from_llm(llm)

# 텍스트 재구성
reordered_text = reorder_chain.run(long_text)

print("재구성된 텍스트:")
print(reordered_text)

 

3. LongTextReorder의 주요 매개변수

LongTextReorder는 다음과 같은 매개변수를 활용하여 사용자가 원하는 방식으로 결과를 생성합니다.

결과를 생성합니다.

매개변수	설명
model	사용할 OpenAI 모델 (예: gpt-4)
temperature	출력 다양성 조절 (낮을수록 일관된 출력)
long_text	정리할 긴 텍스트

 

4. 활용 사례

(1) 문서의 논리적 흐름 재구성

긴 리포트, 연구 논문 초안 등의 섹션 순서를 조정하여 가독성과 논리성을 높이는 데 사용할 수 있습니다.

(2) 회의 기록 정리

회의록에서 발언 내용이 시간 순서대로 나열되지 않거나 중요도가 섞여 있을 때, 이를 재배열하여 요약본을 생성할 수 있습니다.

(3) 학습 자료 제작

강의 자료를 요약하거나, 긴 학습 자료를 초보자용 또는 전문가용으로 재구성할 수 있습니다.

 

 

5. 응용: Prompt Template과의 결합

PromptTemplate을 활용하면 더 세부적인 지시를 추가하여 LongTextReorder의 출력을 조정할 수 있습니다.

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LongTextReorder

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["text"],
    template="""
    다음 텍스트를 논리적으로 재배열하세요:
    {text}
    """
)

# 템플릿 기반으로 Chain 생성
reorder_chain = LongTextReorder.from_llm(llm, prompt)

# 텍스트 재구성
reordered_text = reorder_chain.run(long_text=long_text)

print(reordered_text)

 

6. 사용 시 유의사항

• 데이터 크기: 입력 텍스트가 매우 길 경우, OpenAI API의 토큰 제한에 주의해야 합니다. 필요하면 텍스트를 분할하여 처리하세요.
• 모델 비용: gpt-4 모델은 강력하지만, 비용이 높을 수 있으므로 사용량을 모니터링하세요.
• 결과 검토: 모델이 생성한 출력은 완벽하지 않을 수 있으므로 반드시 사람이 검토해야 합니다.

7.결론

LangChain의 LongTextReorder는 긴 텍스트를 효율적으로 정리하고 체계화할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 더 나은 가독성과 논리적 흐름을 가진 문서를 생성할 수 있으며, 다양한 분야에서 활용 가능합니다.

 

Reference

https://python.langchain.com/v0.1/docs/modules/data_connection/retrievers/long_context_reorder/

How to reorder retrieved results to mitigate the "lost in the middle" effect | 🦜️🔗 LangChain