[LangChain] Runnable

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1. Runnable 인터페이스

Runnable은 데이터를 입력받아 특정 작업을 수행한 후 결과를 반환하는 추상적인 인터페이스다.
LangChain의 파이프라인 작업에서 데이터 흐름과 처리를 표준화하기 위해 사용된다.

Chain은 Runnable 객체를 연결하여 작업을 순차적으로 처리한다.

 

#runnable 구현체들을 연결함
chain = prompt | llm | StrOutputParser()

 

 

 

 

 

1-1.RunnablePassthrough()

입력 데이터에 대해 아무런 변경 없이 그대로 출력하는 단순히 데이터를 흐르게 하는 중간 연결점 역할을 수행한다.

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

# 들어간 데이터를 그대로 반환하는 RunnablePassthrough 클래스
passthrough = RunnablePassthrough()
result = passthrough.invoke({"key": "value"})
print(result)


#결과
{'key': 'value'}

 

 

 

 

1-2.RunnableParallel

여러 Runnable을 병렬로 실행할 수 있도록 하며, 각 Runnable이 독립적으로 실행되어 그 결과를 동시에 받아올수있다.

from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnablePassthrough

runnable = RunnableParallel(
    passed=RunnablePassthrough(),
    extra=RunnablePassthrough.assign(mult=lambda x: x["num"] * 3),
    modified=lambda x: x["num"] + 1,
)

print(runnable.invoke({"num": 1}))

#
{'passed': {'num': 1}, 'extra': {'num': 1, 'mult': 3}, 'modified': 2}

 

 

 

 

 

Chain을 병합하여 사용할수있다.

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnableParallel

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_ollama import OllamaLLM

llm = OllamaLLM(model="llama3.1")


chain1 = (PromptTemplate.from_template(template="""{country}의 수도는 어디입니까?""") 
        | llm 
        | StrOutputParser()
)

chain2 = (PromptTemplate.from_template(template="""{country}는 어느대륙에 있습니까?""") 
        | llm 
        | StrOutputParser()
)

combined_chain = RunnableParallel(capital=chain1, Confession=chain2)

while True:
    country = input("나라를 입력하세요: ")
    result = combined_chain.invoke({"country": country})
    print(result)
    
    
#결과
나라를 입력하세요: 한국  
{'capital': '서울입니다.', 'area': '아시아입니다.'}

 

 

 

 

1-3.RunnableLambda

람다 함수를 Runnable로 변환하여 사용하는 방법
사용자 정의 함수를 맵핑할수있다.

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnableLambda,RunnablePassthrough

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_ollama import OllamaLLM
from datetime import datetime
llm = OllamaLLM(model="llama3.1")

def get_today(a):
    # 오늘 날짜를 가져오기
    return datetime.today().strftime("%b-%d")

prompt=PromptTemplate.from_template("""{country}의 수도는 어디입니까? {country}의 {today}는 무슨요일인가요?""")


chain1 = (
    {"today":RunnableLambda(get_today),"country": RunnablePassthrough()}
      | prompt 
      | llm 
      | StrOutputParser()
)


while True:
    country = input("나라를 입력하세요: ")
    result = chain1.invoke({"country": country})
    print(result)

 

나라를 입력하세요: 한국
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