2 - Langflow와 LangChain, LLM의 연계 구조

gsroot 2025. 6. 23. 12:12

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Langflow는 LangChain 기반의 LLM(대규모 언어 모델) 파이프라인을 시각적 상위 레이어로 추상화한 플랫폼입니다. 이 장에서는 Langflow와 LangChain의 내부 연동 방식을 단계별로 살펴보고, 다양한 모델 통합 방법, 외부 API 노출 방식, 그리고 고급 활용 팁까지 종합적으로 정리합니다.

2-1. 아키텍처 개요

프론트엔드(UI) 레이어

워크스페이스 캔버스: 마우스 드래그 앤 드롭으로 노드(Node)와 엣지(Edge)를 자유롭게 배치하고, 줌·팬 기능으로 큰 흐름을 직관적으로 설계합니다.
컴포넌트 패널: Inputs, Outputs, Models, Agents, Memories, Vector Stores, Tools 등 주요 카테고리별 노드를 제공합니다.
설정 패널: 노드를 클릭하면 우측에 설정 창이 열리며, 파라미터 조정 및 </> 아이콘 클릭 시 내부 LangChain 파이썬 코드를 바로 확인하고 편집할 수 있습니다.

백엔드 실행 엔진

FastAPI 서버: Langflow의 REST API 및 Playground 실행 엔드포인트를 담당합니다.
DAG 컴파일러: 워크스페이스 구성 정보(노드, 엣지, 파라미터)를 수집해 유향 비순환 그래프(DAG)로 변환합니다.
LangChain 체인 생성: DAG의 각 노드에 대응하는 LangChain 객체(Chain, Agent, Tool, Memory 등)를 build() 호출로 동적으로 인스턴스화합니다.
의존성 해석·실행: DAG 순서에 따라 전(前) 노드 출력이 후(後) 노드 입력으로 자동 매핑되며, 체인이 순차 실행됩니다.

2-2. LangChain 객체 1:1 매핑

Langflow 노드	LangChain 구성 요소	역할 및 예시
Prompt	`PromptTemplate`	템플릿 문자열과 변수(`{history}`, `{input}`)를 매핑
OpenAI/Chat	`ChatOpenAI`, `ChatAnthropic`	GPT-4, Claude 등 모델 호출, 온도·토큰 수 등 파라미터 설정
Vector Store	`FAISS`, `Pinecone`, `Chroma`	문서 임베딩 저장·검색 래퍼
RetrievalQA	`RetrievalQAChain`	벡터 검색 결과와 프롬프트 결합으로 RAG 응답 생성
Agent	`LLMSingleActionAgent`, `ToolAgent`	웹검색·계산기·DB 질의 등 외부 도구 호출 로직
Memory	`ConversationBufferMemory`, `SummaryMemory`	대화 이력 유지 및 요약, `session_id` 기반 세션 관리

예시: Prompt 노드 내부 코드

from langchain import PromptTemplate

template = '''
당신은 고객 지원 챗봇입니다.
이전 대화: {history}
사용자: {input}
챗봇: '''
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["history","input"])

UI </> 클릭 시 위 코드가 자동 표시되며, 필요에 따라 커스터마이징할 수 있습니다.

2-3. 다양한 LLM 통합 방식

클라우드 기반 LLM
- OpenAI: OpenAI 노드에 API 키 입력, 모델명(gpt-4.1, gpt-4o) 선택
- Anthropic Claude: Claude 노드로 Sonnet·Haiku 등 버전 호출
- Cohere / Aleph Alpha 등 신생 API 지원
Self‑Hosted / 로컬 LLM
- Local GPU 노드: Hugging Face Hub에서 다운로드한 GGUF 모델 경로 지정
- Ollama / LlamaIndex: Docker 또는 REST API 엔진 연결
커스텀 모델 추가
- LangChain 신규 래퍼 자동 연동
- 사용자 정의 Python 래퍼를 플러그인 디렉터리에 배치하면 즉시 UI 노드로 노출

2-4. 플로우 외부 노출

2-4-1. REST API 엔드포인트

Auto-generated: POST /api/v1/predict/flow/{flow_id}로 호출 시 JSON 결과 반환
예시:
curl -X POST \ https://api.example.com/api/v1/predict/flow/abcd1234 \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: YOUR_KEY" \ -d '{"input": "안녕하세요"}'
보안 팁: LANGFLOW_AUTO_LOGIN=false + x-api-key 헤더로 인증 설정

2-4-2. MCP(Model Context Protocol)

서버 실행:
langflow run --mcp-server --port 7070 --mcp-auth-token YOUR_TOKEN
클라이언트 노드: MCP 서버 URL·토큰 지정 후 원격 툴 호출
활용: 이기종 Langflow 인스턴스나 외부 에이전트 간 모듈 공유

2-5. 고급 활용 팁 및 베스트 프랙티스

DAG 시각화: Export DAG 기능으로 Graphviz 등 외부 도구와 연동해 의존성 검증
버전 관리: 플로우 JSON 내보내기/가져오기 → Git 커밋으로 변경 이력 추적
조건 분기 & 반복: If/Else, Loop 노드와 Freeze 모드 결합으로 비용·시간 최적화
프롬프트 모듈화: {memory}, {context}, {tool_response} 변수로 재사용 가능 프롬프트 설계
세션별 메모리 관리: session_id를 사용자 ID나 토큰과 연결해 개인화된 대화 경험 구현
에러 핸들링: Try/Catch 노드로 실패 시 대체 플로우 전환, 서비스 안정성 강화

2-6. 요약 및 다음 단계

Langflow는 시각적 설계로 LangChain 객체와 체인을 코드 작성 없이 구성·실행할 수 있는 도구입니다. 이번 장에서 살펴본 아키텍처, LLM 통합, 외부 노출, 고급 팁을 바탕으로 다음 3부에서는 배포 및 운영 전략(Docker/K8s, API 통합, 모니터링, 보안)을 다룹니다. 시리즈 후반부를 통해 완전한 AI 워크플로우 라이프사이클을 구축해 보시기 바랍니다.

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