LLM과 LangChain으로 비구조화 데이터에서 구조화 정보를 정확하게 추출하는 방법

대규모 언어 모델(LLM)과 LangChain을 활용한 비구조화 데이터에서 구조화된 정보 추출 기술은 현대 AI 응용의 핵심이다. LLM은 챗GPT, 라마2 등으로 대표되며, 자연어 처리, 코드 생성, 요약 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있다. OpenAI는 140억 달러, Anthropic는 15억 달러 등 막대한 투자 유치로 LLM 기술의 중요성이 입증되고 있다. 그러나 이러한 모델은 출력 형식이 일관되지 않거나 불필요한 설명이 포함되는 문제를 안고 있어, 실제 비즈니스 시스템에 통합하기 어려운 점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 LangChain 프레임워크가 등장했다. LangChain은 OpenAI, Hugging Face, Llama 등 다양한 LLM과 연동 가능하며, Prompt, 메모리, 체인, 에이전트, 인덱스 등 핵심 구성 요소를 통해 복잡한 작업을 간소화한다. 특히 구조화된 출력을 원할 때는 ResponseSchema와 StructuredOutputParser를 사용해 JSON 형식의 일관된 데이터를 강제로 추출할 수 있다. 예를 들어, 직원 피드백을 평가하는 시나리오에서, 비구조화된 텍스트 피드백을 입력하면 LangChain은 '전반 평가', '기술력', '소통력', '주도성', '팀워크' 등 각 항목에 대해 0~10점의 점수를 일관된 JSON 형식으로 반환한다. 이는 데이터베이스 연동, 대시보드 표시 등 후속 처리에 매우 유리하다. 기존에 GPT 모델만 사용할 경우 출력이 변동되지만, LangChain은 템플릿과 스키마 기반 파싱으로 정형화된 결과를 보장한다. 결론적으로, LangChain은 LLM의 유연성과 구조화된 데이터 요구 사이의 갭을 메우는 핵심 도구로, 피드백 분석, QA 시스템, 문서 요약 등 다양한 비즈니스 애플리케이션에 적용 가능하다. 다음 글에서는 LangChain과 벡터 데이터베이스의 조합을 통해 조직 내 데이터 기반 챗봇을 구현하는 방법을 소개할 예정이다.