개요메시지 패턴은 분리된 서비스들 간 메시지를 활용해서 정보를 공유하는 아키텍처입니다. 서비스에서 변화가 발생하면 메시지를 게시하고 게시된 메시지는 소비자들이 비동기적으로 처리합니다. 즉, 각 서비스 간 느슨한 결합을 통해 확장성과 유연성이 향상됩니다. 이 글을 읽기 앞서, 동기와 비동기에 대해 이해하는 것을 추천드립니다.https://growth-coder.tistory.com/341 동기 (Synchronous) vs 비동기 (Asynchronous)개요이 글은 bytebytego의 동기 vs 비동기를 참고하여 작성했습니다. https://blog.bytebytego.com/p/synchronous-vs-asynchronous-communication Synchronous vs Asynchronou..

LLM은 단독으로 사용하는 것보다는 여러 요소들(prompt, parser 등등...)을 함께 사용하는 것이 좋다. 이 때 LangChain이 제공해주는 Chains을 사용하면 여러 요소들을 쉽게 통합할 수 있다. 그리고 이 Chains를 구현하기 위해서 크게 두가지 방법이 존재하는데 그 중 LCEL에 대해서 알아보자. LCEL(LangChain Expression Language) prompt, chat model, output parser들을 LCEL을 사용하여 연결해보자. 우선 역사적 인물의 이름을 입력하면 이 인물의 정보를 class로 반환해주는 것을 만들어보자. prompt는 ChatPromptTemplate, chat model은 ChatOpenAI, output parser는 Pydantic..