Microsoft Azure 및 기타 Microsoft 제품과의 모든 LangChain 통합입니다.

Chat models

Microsoft는 Azure를 통해 chat model에 액세스할 수 있는 세 가지 주요 옵션을 제공합니다:
  1. Azure OpenAI - Microsoft Azure의 안전한 엔터프라이즈 플랫폼을 통해 o3, 4.1 및 기타 모델과 같은 OpenAI의 강력한 모델에 대한 액세스를 제공합니다.
  2. Azure AI - 통합 API를 통해 Anthropic, DeepSeek, Cohere, Phi 및 Mistral을 포함한 다양한 제공업체의 다양한 모델에 대한 액세스를 제공합니다.
  3. Azure ML - Azure Machine Learning을 사용하여 자체 커스텀 모델 또는 미세 조정된 오픈 소스 모델의 배포 및 관리를 허용합니다.

Azure OpenAI

Microsoft Azure는 종종 Azure로 불리며, Microsoft가 운영하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, 글로벌 데이터 센터를 통해 애플리케이션 및 서비스의 액세스, 관리 및 개발을 제공합니다. SaaS(Software as a Service), PaaS(Platform as a Service) 및 IaaS(Infrastructure as a Service)를 포함한 다양한 기능을 제공합니다. Microsoft Azure는 Microsoft 전용 및 타사 소프트웨어와 시스템을 포함하여 많은 프로그래밍 언어, 도구 및 프레임워크를 지원합니다.
Azure OpenAI는 콘텐츠 생성, 요약, 의미 검색 및 자연어-코드 변환을 위한 GPT-3, Codex 및 Embeddings 모델 시리즈를 포함한 OpenAI의 강력한 언어 모델을 갖춘 Azure 서비스입니다.
pip install langchain-openai
Azure OpenAI 서비스에 액세스하려면 환경 변수를 설정하세요.
import os

os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "https://<your-endpoint.openai.azure.com/"
os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = "your AzureOpenAI key"
사용 예제를 참조하세요
from langchain_openai import AzureChatOpenAI

Azure AI

Azure AI FoundryAzureAIChatCompletionsModel 클래스를 통해 Azure OpenAI, DeepSeek R1, Cohere, Phi 및 Mistral을 포함한 다양한 제공업체의 광범위한 모델에 대한 액세스를 제공합니다.
pip install -U langchain-azure-ai
API key와 Endpoint를 구성하세요.
export AZURE_AI_CREDENTIAL=your-api-key
export AZURE_AI_ENDPOINT=your-endpoint
from langchain_azure_ai.chat_models import AzureAIChatCompletionsModel

llm = AzureAIChatCompletionsModel(
    model_name="gpt-4o",
    api_version="2024-05-01-preview",
)
사용 예제를 참조하세요

Azure ML Chat Online Endpoint

Azure Machine Learning으로 호스팅되는 chat 모델에 액세스하려면 여기 문서를 참조하세요.

LLMs

Azure ML

사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.llms.azureml_endpoint import AzureMLOnlineEndpoint

Azure OpenAI

사용 예제를 참조하세요.
from langchain_openai import AzureOpenAI

Embedding Models

Microsoft는 Azure를 통해 embedding model에 액세스할 수 있는 두 가지 주요 옵션을 제공합니다:

Azure OpenAI

사용 예제를 참조하세요
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings

Azure AI

pip install -U langchain-azure-ai
API key와 Endpoint를 구성하세요.
export AZURE_AI_CREDENTIAL=your-api-key
export AZURE_AI_ENDPOINT=your-endpoint
from langchain_azure_ai.embeddings import AzureAIEmbeddingsModel

embed_model = AzureAIEmbeddingsModel(
    model_name="text-embedding-ada-002"
)

Document loaders

Azure AI Data

Azure AI Foundry (이전 Azure AI Studio는 다음 소스에서 클라우드 스토리지에 데이터 자산을 업로드하고 기존 데이터 자산을 등록하는 기능을 제공합니다:
  • Microsoft OneLake
  • Azure Blob Storage
  • Azure Data Lake gen 2
먼저 여러 python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install azureml-fsspec, azure-ai-generative
사용 예제를 참조하세요.
from langchain.document_loaders import AzureAIDataLoader

Azure AI Document Intelligence

Azure AI Document Intelligence (이전에는 Azure Form Recognizer로 알려짐)는 디지털 또는 스캔된 PDF, 이미지, Office 및 HTML 파일에서 텍스트(필기 포함), 표, 문서 구조 및 키-값 쌍을 추출하는 머신러닝 기반 서비스입니다. Document Intelligence는 PDF, JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF, DOCX, XLSX, PPTXHTML을 지원합니다.
먼저 python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install azure-ai-documentintelligence
사용 예제를 참조하세요.
from langchain.document_loaders import AzureAIDocumentIntelligenceLoader

Azure Blob Storage

Azure Blob Storage는 클라우드를 위한 Microsoft의 객체 스토리지 솔루션입니다. Blob Storage는 대량의 비정형 데이터를 저장하는 데 최적화되어 있습니다. 비정형 데이터는 텍스트 또는 바이너리 데이터와 같이 특정 데이터 모델이나 정의를 따르지 않는 데이터입니다.
Azure Blob Storage는 다음을 위해 설계되었습니다:
  • 브라우저에 직접 이미지 또는 문서 제공
  • 분산 액세스를 위한 파일 저장
  • 비디오 및 오디오 스트리밍
  • 로그 파일에 쓰기
  • 백업 및 복원, 재해 복구 및 아카이빙을 위한 데이터 저장
  • 온프레미스 또는 Azure 호스팅 서비스에서 분석할 데이터 저장
pip install langchain-azure-storage
Azure Blob Storage Loader 사용 예제를 참조하세요.
from langchain_azure_storage.document_loaders import AzureBlobStorageLoader

Microsoft OneDrive

Microsoft OneDrive (이전에는 SkyDrive)는 Microsoft가 운영하는 파일 호스팅 서비스입니다.
먼저 python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install o365
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.document_loaders import OneDriveLoader

Microsoft OneDrive File

Microsoft OneDrive (이전에는 SkyDrive)는 Microsoft가 운영하는 파일 호스팅 서비스입니다.
먼저 python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install o365
from langchain_community.document_loaders import OneDriveFileLoader

Microsoft Word

Microsoft Word는 Microsoft에서 개발한 워드 프로세서입니다.
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredWordDocumentLoader

Microsoft Excel

Microsoft Excel은 Windows, macOS, Android, iOS 및 iPadOS용으로 Microsoft에서 개발한 스프레드시트 편집기입니다. 계산 또는 연산 기능, 그래프 도구, 피벗 테이블 및 VBA(Visual Basic for Applications)라는 매크로 프로그래밍 언어를 제공합니다. Excel은 Microsoft 365 소프트웨어 제품군의 일부입니다.
UnstructuredExcelLoaderMicrosoft Excel 파일을 로드하는 데 사용됩니다. 이 로더는 .xlsx.xls 파일 모두에서 작동합니다. 페이지 콘텐츠는 Excel 파일의 원시 텍스트입니다. "elements" 모드에서 로더를 사용하면 Excel 파일의 HTML 표현이 text_as_html 키 아래의 문서 메타데이터에서 사용 가능합니다. 사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredExcelLoader

Microsoft SharePoint

Microsoft SharePoint는 워크플로우 애플리케이션, “목록” 데이터베이스 및 기타 웹 파트와 보안 기능을 사용하여 비즈니스 팀이 함께 작업할 수 있도록 지원하는 웹사이트 기반 협업 시스템으로 Microsoft에서 개발했습니다.
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.document_loaders.sharepoint import SharePointLoader

Microsoft PowerPoint

Microsoft PowerPoint는 Microsoft의 프레젠테이션 프로그램입니다.
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredPowerPointLoader

Microsoft OneNote

먼저 종속성을 설치하겠습니다:
pip install bs4 msal
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.document_loaders.onenote import OneNoteLoader

Playwright URL Loader

PlaywrightMicrosoft에서 개발한 오픈 소스 자동화 도구로, 웹 브라우저를 프로그래밍 방식으로 제어하고 자동화할 수 있습니다. Chromium, FirefoxWebKit과 같은 다양한 웹 브라우저에서 엔드투엔드 테스트, 스크래핑 및 작업 자동화를 위해 설계되었습니다.
먼저 종속성을 설치하겠습니다:
pip install playwright unstructured
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.document_loaders.onenote import OneNoteLoader

Vector Stores

Azure Cosmos DB

AI 에이전트는 Azure Cosmos DB를 통합 메모리 시스템 솔루션으로 활용하여 속도, 확장성 및 단순성을 누릴 수 있습니다. 이 서비스는 높은 안정성과 낮은 유지 관리로 OpenAI의 ChatGPT 서비스를 동적으로 확장할 수 있도록 성공적으로 지원했습니다. atom-record-sequence 엔진으로 구동되며, 서버리스 모드를 제공하는 세계 최초의 전역 분산 NoSQL, 관계형벡터 데이터베이스 서비스입니다. 아래는 vector store 기능을 제공할 수 있는 두 가지 사용 가능한 Azure Cosmos DB API입니다.

Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore)

Azure Cosmos DB for MongoDB vCore를 사용하면 완전한 네이티브 MongoDB 지원으로 데이터베이스를 쉽게 만들 수 있습니다. MongoDB 경험을 적용하고 애플리케이션을 MongoDB vCore 계정의 연결 문자열로 지정하여 즐겨 사용하는 MongoDB 드라이버, SDK 및 도구를 계속 사용할 수 있습니다. Azure Cosmos DB for MongoDB vCore의 벡터 검색을 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 Azure Cosmos DB에 저장된 데이터와 원활하게 통합할 수 있습니다.
Installation and Setup
자세한 구성 지침을 참조하세요. pymongo python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install pymongo
Deploy Azure Cosmos DB on Microsoft Azure
Azure Cosmos DB for MongoDB vCore는 개발자에게 친숙한 아키텍처로 최신 애플리케이션을 구축하기 위한 완전 관리형 MongoDB 호환 데이터베이스 서비스를 제공합니다. Cosmos DB for MongoDB vCore를 사용하면 개발자는 기존 애플리케이션을 마이그레이션하거나 새 애플리케이션을 구축할 때 네이티브 Azure 통합, 낮은 총 소유 비용(TCO) 및 친숙한 vCore 아키텍처의 이점을 누릴 수 있습니다. 오늘 시작하려면 무료로 가입하세요. 사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.vectorstores import AzureCosmosDBVectorSearch

Azure Cosmos DB NoSQL

Azure Cosmos DB for NoSQL은 이제 미리 보기로 벡터 인덱싱 및 검색을 제공합니다. 이 기능은 고차원 벡터를 처리하도록 설계되어 모든 규모에서 효율적이고 정확한 벡터 검색을 가능하게 합니다. 이제 데이터와 함께 문서에 벡터를 직접 저장할 수 있습니다. 즉, 데이터베이스의 각 문서에는 기존의 스키마 없는 데이터뿐만 아니라 문서의 다른 속성으로 고차원 벡터도 포함될 수 있습니다. 이러한 데이터와 벡터의 공동 배치는 벡터가 나타내는 데이터와 동일한 논리 단위에 저장되므로 효율적인 인덱싱 및 검색을 가능하게 합니다. 이는 데이터 관리, AI 애플리케이션 아키텍처 및 벡터 기반 작업의 효율성을 단순화합니다.
Installation and Setup
자세한 구성 지침을 참조하세요. azure-cosmos python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install azure-cosmos
Deploy Azure Cosmos DB on Microsoft Azure
Azure Cosmos DB는 동적이고 탄력적인 자동 확장으로 매우 반응성이 뛰어나 최신 앱과 지능형 워크로드를 위한 솔루션을 제공합니다. 모든 Azure 지역에서 사용할 수 있으며 사용자에게 더 가까운 곳에 데이터를 자동으로 복제할 수 있습니다. SLA로 보장되는 낮은 지연 시간과 높은 가용성을 제공합니다. 오늘 시작하려면 무료로 가입하세요. 사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.vectorstores import AzureCosmosDBNoSQLVectorSearch

Azure Database for PostgreSQL

Azure Database for PostgreSQL - Flexible Server는 오픈 소스 Postgres 데이터베이스 엔진을 기반으로 하는 관계형 데이터베이스 서비스입니다. 예측 가능한 성능, 보안, 고가용성 및 동적 확장성으로 미션 크리티컬 워크로드를 처리할 수 있는 완전 관리형 Database-as-a-Service입니다.
Azure Database for PostgreSQL에 대한 설정 지침을 참조하세요. Azure Portal에서 연결 문자열을 사용하기만 하면 됩니다. Azure Database for PostgreSQL은 오픈 소스 Postgres이므로 LangChain의 Postgres 지원을 사용하여 Azure Database for PostgreSQL에 연결할 수 있습니다.

Azure SQL Database

Azure SQL Database는 확장성, 보안 및 고가용성을 결합한 강력한 서비스로, 최신 데이터베이스 솔루션의 모든 이점을 제공합니다. 또한 관계형 데이터베이스 내에서 벡터 임베딩의 저장 및 쿼리를 단순화하는 전용 Vector 데이터 타입 및 내장 함수를 제공합니다. 이를 통해 별도의 벡터 데이터베이스 및 관련 통합이 필요하지 않아 솔루션의 보안을 강화하면서 전체 복잡성을 줄일 수 있습니다.
벡터 검색을 위해 현재 SQL Server 데이터베이스를 활용하면 비용을 최소화하고 새로운 시스템으로 전환하는 문제를 피하면서 데이터 기능을 향상시킬 수 있습니다.
Installation and Setup
자세한 구성 지침을 참조하세요. langchain-sqlserver python 패키지를 설치해야 합니다.
!pip install langchain-sqlserver==0.1.1
Deploy Azure SQL DB on Microsoft Azure
오늘 시작하려면 무료로 가입하세요. 사용 예제를 참조하세요.
from langchain_sqlserver import SQLServer_VectorStore
Azure AI Search는 대규모 벡터, 키워드 및 하이브리드 쿼리의 정보 검색을 위한 인프라, API 및 도구를 개발자에게 제공하는 클라우드 검색 서비스입니다. 사용 예제는 여기를 참조하세요.
from langchain_community.vectorstores.azuresearch import AzureSearch

Retrievers

Azure AI Search

Azure AI Search (이전에는 Azure Search 또는 Azure Cognitive Search로 알려짐)는 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 애플리케이션에서 개인 이기종 콘텐츠에 대한 풍부한 검색 경험을 구축하기 위한 인프라, API 및 도구를 개발자에게 제공하는 클라우드 검색 서비스입니다.
검색은 사용자에게 텍스트를 표시하는 모든 앱의 기본이며, 일반적인 시나리오에는 카탈로그 또는 문서 검색, 온라인 소매 앱 또는 독점 콘텐츠에 대한 데이터 탐색이 포함됩니다. 검색 서비스를 만들 때 다음 기능을 사용하게 됩니다:
  • 사용자 소유 콘텐츠가 포함된 검색 인덱스에 대한 전체 텍스트 검색을 위한 검색 엔진
  • 콘텐츠 추출 및 변환을 위한 어휘 분석 및 선택적 AI 강화를 통한 풍부한 인덱싱
  • 텍스트 검색, 퍼지 검색, 자동 완성, 지리 검색 등을 위한 풍부한 쿼리 구문
  • Azure SDK의 REST API 및 클라이언트 라이브러리를 통한 프로그래밍 가능성
  • 데이터 계층, 머신러닝 계층 및 AI(AI Services)에서의 Azure 통합
설정 지침을 참조하세요. 사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.retrievers import AzureAISearchRetriever

Vector Store

Azure Database for PostgreSQL

Azure Database for PostgreSQL - Flexible Server는 오픈 소스 Postgres 데이터베이스 엔진을 기반으로 하는 관계형 데이터베이스 서비스입니다. 예측 가능한 성능, 보안, 고가용성 및 동적 확장성으로 미션 크리티컬 워크로드를 처리할 수 있는 완전 관리형 Database-as-a-Service입니다.
Azure Database for PostgreSQL에 대한 설정 지침을 참조하세요. Postgres를 벡터 저장소로 사용하려면 데이터베이스에서 pgvector 확장을 활성화해야 합니다. 확장을 활성화한 후에는 LangChain의 PGVector를 사용하여 Azure Database for PostgreSQL에 연결할 수 있습니다. 사용 예제를 참조하세요. Azure Portal에서 연결 문자열을 사용하기만 하면 됩니다.

Tools

Azure Container Apps dynamic sessions

Azure Container Apps 서비스에서 POOL_MANAGEMENT_ENDPOINT 환경 변수를 가져와야 합니다. 여기 지침을 참조하세요. python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install langchain-azure-dynamic-sessions
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_azure_dynamic_sessions import SessionsPythonREPLTool
이 도구에 대한 자세한 설명과 지침을 보려면 여기 문서를 따르세요. Bing Search 리소스에서 환경 변수 BING_SUBSCRIPTION_KEYBING_SEARCH_URL이 필요합니다.
from langchain_community.tools.bing_search import BingSearchResults
from langchain_community.utilities import BingSearchAPIWrapper

api_wrapper = BingSearchAPIWrapper()
tool = BingSearchResults(api_wrapper=api_wrapper)

Toolkits

Azure AI Services

여러 python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install azure-ai-formrecognizer azure-cognitiveservices-speech azure-ai-vision-imageanalysis
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.agent_toolkits import azure_ai_services

Azure AI Services individual tools

azure_ai_services toolkit에는 다음 도구가 포함됩니다:

Azure Cognitive Services

여러 python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install azure-ai-formrecognizer azure-cognitiveservices-speech azure-ai-vision-imageanalysis
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.agent_toolkits import AzureCognitiveServicesToolkit

Azure AI Services individual tools

azure_ai_services toolkit에는 Azure Cognitive Services를 쿼리하는 도구가 포함됩니다:
  • AzureCogsFormRecognizerTool: Form Recognizer API
  • AzureCogsImageAnalysisTool: Image Analysis API
  • AzureCogsSpeech2TextTool: Speech2Text API
  • AzureCogsText2SpeechTool: Text2Speech API
  • AzureCogsTextAnalyticsHealthTool: Text Analytics for Health API
from langchain_community.tools.azure_cognitive_services import (
    AzureCogsFormRecognizerTool,
    AzureCogsImageAnalysisTool,
    AzureCogsSpeech2TextTool,
    AzureCogsText2SpeechTool,
    AzureCogsTextAnalyticsHealthTool,
)

Microsoft Office 365 email and calendar

O365 python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install O365
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.agent_toolkits import O365Toolkit

Office 365 individual tools

Office 365 Toolkit에서 개별 도구를 사용할 수 있습니다:
  • O365CreateDraftMessage: Office 365에서 임시 이메일 생성
  • O365SearchEmails: Office 365에서 이메일 메시지 검색
  • O365SearchEvents: Office 365에서 캘린더 이벤트 검색
  • O365SendEvent: Office 365에서 캘린더 이벤트 전송
  • O365SendMessage: Office 365에서 이메일 전송
from langchain_community.tools.office365 import O365CreateDraftMessage
from langchain_community.tools.office365 import O365SearchEmails
from langchain_community.tools.office365 import O365SearchEvents
from langchain_community.tools.office365 import O365SendEvent
from langchain_community.tools.office365 import O365SendMessage

Microsoft Azure PowerBI

azure-identity python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install azure-identity
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.agent_toolkits import PowerBIToolkit
from langchain_community.utilities.powerbi import PowerBIDataset

PowerBI individual tools

Azure PowerBI Toolkit에서 개별 도구를 사용할 수 있습니다:
  • InfoPowerBITool: PowerBI Dataset에 대한 메타데이터 가져오기
  • ListPowerBITool: 테이블 이름 가져오기
  • QueryPowerBITool: PowerBI Dataset 쿼리
from langchain_community.tools.powerbi.tool import InfoPowerBITool
from langchain_community.tools.powerbi.tool import ListPowerBITool
from langchain_community.tools.powerbi.tool import QueryPowerBITool

PlayWright Browser Toolkit

PlaywrightMicrosoft에서 개발한 오픈 소스 자동화 도구로, 웹 브라우저를 프로그래밍 방식으로 제어하고 자동화할 수 있습니다. Chromium, FirefoxWebKit과 같은 다양한 웹 브라우저에서 엔드투엔드 테스트, 스크래핑 및 작업 자동화를 위해 설계되었습니다.
여러 python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install playwright lxml
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.agent_toolkits import PlayWrightBrowserToolkit

PlayWright Browser individual tools

PlayWright Browser Toolkit에서 개별 도구를 사용할 수 있습니다.
from langchain_community.tools.playwright import ClickTool
from langchain_community.tools.playwright import CurrentWebPageTool
from langchain_community.tools.playwright import ExtractHyperlinksTool
from langchain_community.tools.playwright import ExtractTextTool
from langchain_community.tools.playwright import GetElementsTool
from langchain_community.tools.playwright import NavigateTool
from langchain_community.tools.playwright import NavigateBackTool

Graphs

Azure Cosmos DB for Apache Gremlin

python 패키지를 설치해야 합니다.
pip install gremlinpython
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.graphs import GremlinGraph
from langchain_community.graphs.graph_document import GraphDocument, Node, Relationship

Utilities

Bing Search API

Microsoft Bing은 일반적으로 Bing 또는 Bing Search로 불리며, Microsoft가 소유하고 운영하는 웹 검색 엔진입니다.
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_community.utilities import BingSearchAPIWrapper

More

Microsoft Presidio

Presidio (라틴어 praesidium ‘보호, 수비대’에서 유래)는 민감한 데이터가 적절하게 관리되고 통제되도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 신용 카드 번호, 이름, 위치, 사회 보장 번호, 비트코인 지갑, 미국 전화번호, 금융 데이터 등과 같은 텍스트 및 이미지의 개인 엔터티에 대한 빠른 식별 및 익명화 모듈을 제공합니다.
먼저 여러 python 패키지를 설치하고 SpaCy 모델을 다운로드해야 합니다.
pip install langchain-experimental openai presidio-analyzer presidio-anonymizer spacy Faker
python -m spacy download en_core_web_lg
사용 예제를 참조하세요.
from langchain_experimental.data_anonymizer import PresidioAnonymizer, PresidioReversibleAnonymizer

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