LangChain for Life Sciences and Healthcare

10장. 기업용 LangChain

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마지막 장에 오신 것을 환영합니다! 여기서는 프로덕션 환경에서 생성형 AI 애플리케이션을 개발, 배포, 서비스 및 관리할 때 고려하고 적용해야 할 가드레일, 정책 및 모범 사례에 초점을 맞출 것입니다. AutoGen 및 CrewAI와 같은 멀티에이전트 프레임워크뿐만 아니라 LlamaIndex 및 Haystack의 대안과 추가 기능에 대해서도 검토하고 논의할 것입니다. 확장 코드는 LangChain4LifeSciencesHealthcare 리포지토리에서 찾을 수 있습니다.

지금까지 저희는 연구와 지원 분야에서 LangChain의 활용에 대해 살펴보았습니다. 하지만, 생성적인 AI 붐이 계속됨에 따라 생명과학과 헬스케어 애플리케이션은 빠르게 확장될 것입니다. AI 기반 정밀 의학, AI 보조 방사선과 등 새로운 분야가 등장하고 있습니다. 랭체인은 자동화된 문헌 검토, 지식 검색, 복잡한 의료 데이터 세트의 지능형 쿼리, 다중 에이전트 채팅 대화 등 이전 장에서 다룬 여러 가지 사용 사례를 가능하게 함으로써 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 상업적 도입이 증가함에 따라 AI는 의료 및 생명과학 분야의 대규모 운영 방식을 더욱 혁신할 것입니다.

이 장에서는 공개 생성 AI 애플리케이션을 구축할 때 고려해야 할 가드레일, 모범 사례 및 정책을 다룹니다. LLM과 생성형 AI 애플리케이션의 성능을 평가하는 방법을 살펴보고, 몇 가지 LangChain과 LangGraph의 대안과 추가 기능에 대해 논의할 것입니다.

참고

생성적 AI가 발전함에 따라 새로운 프레임워크가 등장할 수도 있고, 기존 프레임워크가 업데이트될 수도 있습니다. 이 장에서 논의한 정책과 관행에 대해서도 마찬가지입니다.

가드레일, 기업 모범 사례 및 정책

보안 프로토콜, 규정 준수, 개인정보 보호, 시스템 복원력, 토큰 관리, 콘텐츠 안전 조치, 주제에서 벗어난 쿼리와 잠재적인 시스템 조작 시도를 처리하기 위한 전략 등 퍼블릭 AI 애플리케이션의 모범 사례와 정책을 검토하는 것으로 시작하겠습니다.

AI 가드레일( )은 정확하고 신뢰할 수 있으며 윤리적인 결과물을 생성하도록 LLM을 안내하는 구조화된 프레임워크 또는 안전 메커니즘입니다. 생명과학 영역에서 이러한 가드레일은 LLM이 환자 안전, 규정 준수, 과학적 정확성 등의 원칙을 준수하도록 보장합니다. 이러한 조치는 단순히 사후 대응이 아닌 사전 예방적 조치로, 잠재적인 함정이 발생하기 전에 미리 대처하여 위험이 높은 생명과학 및 의료 환경에서 위험을 최소화합니다.

LLM의 사용이 확대됨에 따라 강력한 가드레일의 필요성도 커졌습니다. 초기 구현은 단순한 필터와 정적 규칙에 중점을 두었지만 생명 과학 애플리케이션의 복잡성으로 인해 적응형 다계층 접근 방식이 필요합니다. 이러한 프레임워크는 도메인별 지식, 윤리 가이드라인, 실시간 모니터링을 통합하여 의료 언어 및 ...