비개발자가 활용 가능한 랭체인 노코드 빌더 모음

배경 및 목적

저는 개발을 1정도 아는 사람이지만 랭체인을 활용한 서비스를 개발해보고 싶었더랍니다. 하지만 개발을 새로 배워야 한다는 부담감이 있어서 노코드 툴을 활용할 수 있을지를 아주 열심히 찾아보았고 약간의 답을 찾게 되었습니다.

활용 툴

• n8n

• Flowise

• Langflow

• VectorShift

• Voiceflow

실행 과정

1. n8n

   Make를 많이 쓰는 편이어서 먼저 Make와 가장 비슷한 느낌의 도구를 찾았던 것이 n8n이었습니다. n8n은 오픈소스로 로컬에 설치할 수 있어서 비용 효율적인 면이 좋고 완성도가 높다는 장점이 있었습니다. 범용성이 좋고 완성도도 가장 높아서 Make 대신 하나를 써야한다면 가장 추천하는 툴입니다.

2. Flowise & Langflow

   자동화 도구라는 포지셔닝 말고 최근에는 'LLM 전용' Low code 빌더가 등장했습니다. Flowise와 Langflow는 비슷한 포지션을 갖고 있는데요. 둘다 오픈소스로 로컬에 설치할 수 있어 비용 효율적이라는 점, LLM과 랭체인을 아주 손쉽게 붙일 수 있다는 장점이 있습니다.
   
   1) Flowise는 Ycombinator의 투자를 받았고 UI가 예쁘고요,
   2) Langflow는 조금 거친 면이 있지만 Langchain과의 연동을 더 활발히 지원하는 느낌입니다. 그리고 DataStax 라는 서비스를 사용하면 설치 없이 무료로 바로 사용해볼 수도 있습니다. (강추)

3. Vectorshift

   그럼에도 제가 최종 선택한 툴은 Vectorshift입니다. RAG를 하기 위해 VectorDB를 만들어야 하는데 Vectorshift에서는 자체적으로 이 과정을 원클릭으로 지원하기 때문입니다. (Y Combinator 투자를 받기도 했고요)
   Vector DB 서비스를 제공하는 Qdrant, Pinecone 등을 활용하면 더 저렴하게 구현할 수 있지만 개발 공수를 조금이라도 줄이고 싶은 사람은 Vectorshift가 나을 거라 생각합니다.

결과 및 인사이트

RAG를 사용한 챗봇을 가장 쉽게 노코드로 개발하는 방법은 Voiceflow에 VectorShift를 연결하는 것 같고 이를 먼저 구현해볼 생각입니다.

기술이 이렇게 빠르게 발전하다보니 일단 대강 구현해놓고 중간 과정을 교체하면 되지 않을까 가정하고 있습니다.