패스트캠퍼스 환급챌린지 44일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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1. 학습 인증샷 5장
① 오늘자 날짜, 공부 시작 시각 포함 사진 1장
② 오늘자 날짜, 공부 종료 시각 포함 사진 1장
③ 1개 클립 수강 인증 사진 (강의장 목록 캡쳐, 강의 내용이 담긴 수강화면이 보이지 않도록) 1장
④ 학습 인증샷 1장 이상 (ex. 필기 촬영, 작업물, 등)
⑤ 마이페이지 - 학습통계 - 챌린지 대상 강의 완강률 캡쳐 사진 1장

오늘 느낀 점

LangChain Expression Language(LCEL)은 LangChain v0.3부터 새로 도입된 표준이라고 한다.

기존 Legacy Chain 방식은 LLMChain, RetrievalQA처럼 클래스 단위로 기능을 묶어 쓰는 구조였는데, 각자 인터페이스가 달라서 프롬프트나 모델을 바꾸려면 코드부터 수정해야 한다고 한다.

LCEL은 모든 구성 요소를 Runnable이라는 공통 규격으로 만들고, | 파이프 연산자로 연결했습니다. Prompt → LLM → OutputParser 같은 구조를 그대로 코드에 드러낼 수 있었고, 블록처럼 조립해 복잡한 파이프라인도 쉽게 만들 수 있게 했습니다.

API는 단순했습니다.
• invoke: 단건 처리를 실행합니다
• stream: 토큰 단위 실시간 출력
• batch: 다건 병렬 처리
• ainvoke, astream, abatch: 비동기 버전

여러가지를 배웠는데 이게 실제로 써보진 못했다. 위에 간단히 정리했지만 api는 단순했다. 

ConfigurableField를 사용하면 코드 수정 없이 실행 시점에 LLM, 프롬프트 등을 바꿀 수 있었습니다. 예를 들어, 기본은 Anthropic 모델을 쓰다가 실행 시에만 OpenAI로 교체하거나, 농담 생성 프롬프트를 시 작성으로 변경할 수 있었습니다.

분기 처리(RunnableBranch)로 입력 조건에 따라 다른 체인을 태우거나, 병렬 처리(RunnableParallel)로 여러 체인을 동시에 실행할 수도 있었습니다.

결론적으로 LCEL은 선언적, 통일된, 모듈 조합형 방식으로 LangChain을 재구성했습니다. 코드 흐름이 명확했고, 재사용성이 높았으며, 운영 중에도 유연하게 대응할 수 있었습니다. Legacy Chain보다 훨씬 깔끔했습니다.

이번에 배운걸 떠나서 이건 체인자체는 단순했다. 랭 그래프를 배워서 그런지는 모르겠다 확실히 배우다 보니 더 성장 하는 것 같다