멀티모달성(LangChain)을 활용한 AI 개발 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- AI 엔지니어 (초보자 및 중급자)

- 난이도: 기술적 실무 지식이 필요한 중급 이상

핵심 요약

• 멀티모달성은 텍스트 외 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형식의 데이터를 처리하는 기능
• LangChain에서 현재 Chat Models은 이미지/파일 입력 지원, Embedding Models은 텍스트만 지원
• 예시 코드: HumanMessage 객체를 사용한 이미지 + 텍스트 입력 방식

섹션별 세부 요약

1. 멀티모달성의 정의 및 중요성

• AI 모델이 텍스트 외 이미지, 오디오, 문서 등 다양한 입력 형식을 처리함
• 실제 시스템에서 텍스트 중심의 데이터만 처리하는 경우가 많아, 다양한 형식 지원이 필요
• 예: 제품 추천 엔진, 의료 어시스턴트, 채팅봇 등에서 활용 가능

2. LangChain의 멀티모달 지원 현황

• Chat Models: ✅ 이미지/파일 입력, 오디오 출력 제한
• Embedding Models: ❌ 텍스트만 지원 (향후 확장 예정)
• Vector Stores: ❌ 텍스트만 지원 (임베딩과 동기화 중)
• 각 컴포넌트의 역할에 따라 지원 범위가 다름

3. 멀티모달 입력 처리 예시

• OpenAI GPT-4, Google Gemini 등은 이미지/문서 입력을 지원
• LangChain에서 사용 예:

```javascript

import { HumanMessage } from "@langchain/core/messages";

const message = new HumanMessage({

content: [

{ type: "text", text: "이미지의 날씨를 설명해주세요" },

{ type: "image_url", image_url: { url: "https://example.com/image.jpg" } },

],

});

```

• 입력 형식은 Content Blocks 기반 (모델별 차이 존재)

4. 멀티모달 출력 지원

• 대부분의 Chat Models은 텍스트만 반환
• 예외: OpenAI gpt-4o-audio-preview는 오디오 출력 지원
• LangChain에서는 AIMessage 객체를 통해 처리

결론

• 멀티모달 기능은 Chat Models에서 가장 잘 지원됨
• 모델별 지원 범위 확인 필수 (예: 이미지 지원 여부)
• Langcasts.com에서 최신 자료 업데이트 확인 권장
• 향후 Embedding Models 확장에 주목할 것