대규모 언어 모델을 활용한 데이터 분석 자동화 (Automating Data Analytics with LLMs)

1. 들어가며

• “샘플 게임 유저 데이터를 생성해줘” -> "프롬프트에 명시하지 않아도 적절히 판단해 데이터 생성"
• “이 데이터를 Pandas로 시각화해줘” -> "Pandas, Matplotlib 등, 시각화 도구를 자율적으로 선택해 생성"
• “이탈 유저와 잔존 유저의 차이를 알려줘” -> "요구에 적합한 방법론을 적용"

• 프롬프트 재사용 불가: 매번 복사해 붙여넣어야 함
• 입출력 흐름 없음: 분석 결과를 다음 분석으로 넘기기 어려움
• 자동화 불가: 분석 과정을 코드화하거나 반복 실행하기 어려움

2. LangChain이란?

• PromptTemplate: 프롬프트를 코드처럼 재사용 가능
• LLMChain: GPT 호출 흐름을 자동화
• Agent + Tools: GPT가 Pandas, NumPy, SQL 등을 직접 호출하도록 구성 가능
• Memory: 분석 흐름에서 GPT의 이전 출력을 기억하여 사용 가능
  
  

3. LangChain 실습 예시: 데이터 생성 자동화

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain

# 프롬프트 템플릿 정의
template = PromptTemplate(
    input_variables=["num_users"],
    template=(
        "다음 조건에 맞는 게임 유저 {num_users}명의 데이터를 CSV로 생성해줘:\n"
        "- 컬럼: user_id, level, playtime_minutes, payment_amount, is_churn\n"
        "- level은 80~120 사이\n"
        "- playtime_minutes는 0~300\n"
        "- payment_amount는 0원 또는 10000원 이상\n"
        "- is_churn은 0 또는 1로 랜덤\n"
        "CSV 형태로 출력해줘."
    )
)

# GPT 연결
llm = ChatOpenAI(temperature=0, openai_api_key="your-api-key")

# 체인 생성 및 실행
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=template)
csv_text = chain.run({"num_users": 10})
print(csv_text)

4. RAG란 무엇이며 왜 필요한가?

• GPT가 모르는 최신 정보, 정책, 로그 문서 등을 검색해 답변
• LangChain의 자동화 구조 위에 벡터 검색 기능을 얹을 수 있음

RAG가 필요한 이유

• AI 환각: LLM이 잘못된 정보 또는 허구의 응답을 생성하는 문제
• 도메인 문맥 부족: 특정 산업이나 조직 특화 정보가 빠진 응답 생성
• 정적 데이터 한계: 최신 정보 반영 불가

5. LangChain으로 RAG 구현하기

벡터 검색 기능이란?

• 수많은 문서 중 의미적으로 가장 관련 있는 내용을 즉시 추출
• GPT가 모르는 정보를 문서 검색으로 보완해 정확도 향상
• 실시간 문서 기반 응답(RAG)의 핵심 구성 요소로 활용
  
  

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 벡터 DB 로딩
embedding = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.load_local("your-vector-db", embeddings=embedding)

# 검색 기반 GPT 체인 생성
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(temperature=0),
    retriever=db.as_retriever(),  # 벡터 검색 인터페이스로 변환
    return_source_documents=True
)

# 문서 기반 질문 예시
query = "유저 이탈 정책 관련 요약해줘"
response = qa_chain.run(query)
print(response)

# 이후 Pandas, Spark, SQL 등 연동 예시
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession

# 예시로 검색 결과를 Pandas DataFrame으로 저장
retrieved_docs = qa_chain.retriever.get_relevant_documents(query)
df = pd.DataFrame([{"content": doc.page_content, **doc.metadata} for doc in retrieved_docs])
print(df.head())

# Spark 처리 예시 (로컬 세션 기준)
spark = SparkSession.builder.appName("LangChainRAG").getOrCreate()
spark_df = spark.createDataFrame(df)
spark_df.createOrReplaceTempView("docs")
spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM docs WHERE content LIKE '%이탈%'").show()

6. 실무에서 LangChain + RAG를 사용하는 이유

• 반복 분석 자동화: 동일 분석 흐름을 수십~수백 번 반복 실행 가능
• 분석 품질 통일: 프롬프트 템플릿을 통해 분석 기준과 응답 형식을 통일화
• 외부 문서 기반 응답: 사내 정책 문서, 로그, 운영 규정 등을 검색해 정확한 맥락 기반 답변 생성
• 대용량 데이터 연동 가능: Pandas, Spark, SQL, API와 연동하여 실제 분석도구 호출 가능

7. 실제 적용 사례

8. 마무리하며

• LangChain은 GPT 기반 분석을 코드화하고 재현 가능한 자동화 흐름으로 설계할 수 있는 프레임워크입니다.
• RAG는 GPT가 외부 문서 기반으로 응답하도록 도와주는 구조로, 검색 정확도를 향상시키는 데 핵심 역할을 합니다.
• 벡터 검색, Pandas/Spark/SQL 연동 등을 통해 실제 사내 문서, 정책, 로그 기반 분석이 가능하며,
• 반복적인 분석 업무를 체계화하고 공유 가능한 분석 워크플로우로 전환할 수 있습니다.