LangChain 기초

핵심 개념

LangChain 1.0의 LCEL(LangChain Expression Language)로 prompt | llm | parser를 파이프로 연결합니다. 도구·메모리·검색을 같은 문법으로 조립합니다.

코드 분석

AI-ORCHESTRATION📋 코드 (1줄)

LangChain 1.0 기초LCEL 파이프:from langchain_anthropic import ChatAnthropicfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserprompt = ChatPromptTemplate.from_template(&nbsp;&nbsp;'{topic}를 한 줄로 요약')llm = ChatAnthropic(model='claude-opus-4-7')chain = prompt | llm | StrOutputParser()chain.invoke({'topic': '오케스트레이션'})구성 요소:Chain  → 단계 연결Prompt → 템플릿Model  → LLM 호출Parser → 출력 파싱

AI 프롬프트

🤖 AI에게 잘 물어보는 법 — 모델·전략별 프롬프트

무료 모델

Gemini 2.5 Flash(무료) + Claude Sonnet 4.6(무료) + Grok 4.1(무료)

'LangChain 기초'을 무료 도구로 익히고 싶어.
Google AI Studio + Anthropic Workbench 무료 크레딧 + Dify(셀프호스팅)로
무료 모델 + LangChain JS로 첫 LCEL 체인 5종을 0원 안에 만드는 단계별 가이드를 짜줘.

소자본 모델

Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase — 월 10~30만원

'LangChain 기초'을 월 20만원 예산으로 실서비스에 붙이고 싶어.
Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase 조합으로
Sonnet 4.6 + LCEL + Supabase 조합 Q&A 서비스을 만드는 예제와 월 비용 분배를 짜줘.

프로덕션 모델

Claude Opus 4.7 + LangGraph + MCP + LangSmith — 월 100만원+

'LangChain 기초'을 production 규모로 설계해줘.
LangGraph + Claude Opus 4.7 + MCP + LangSmith로
Opus 4.7 + LangChain 1.0 + LangSmith 트레이싱으로 production 체인 라이브러리을 월 100만원+ 예산 기준으로 그려줘.

스택 프롬프트

0원 → $200/mo → $1000/mo 단계별 스택 비교

'LangChain 기초' 3단계 스택 비교:
Level 1($0, Dify+HF+무료 크레딧) → Level 2($200/mo, Sonnet 4.6+Vercel AI SDK+Supabase) → Level 3($1000/mo, LangGraph+Opus 4.7+MCP).
각 레벨에서 만들 수 있는 산출물과 한계 포함.

⭐ 이것만 기억하세요

LangChain 기초는 이 3가지만 확실히 잡으세요

1.LangChain 1.0의 LCEL은 |(파이프) 연산자로 단계를 선언적으로 연결해 디버깅과 비동기 처리가 쉬워집니다

2.Prompt → Model → Parser 3종 조합이 가장 자주 쓰이는 패턴이며, 같은 코드를 OpenAI/Anthropic/Google 어디든 적용 가능합니다

3.다음 챕터에서 외부 문서를 LLM에 주입하는 RAG 파이프라인을 만듭니다

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