LangChain vs Google SDK

최근 LLM 기반 애플리케이션 개발이 급격히 확산되며, 다양한 LLM 인터페이스 프레임워크와 SDK들이 등장하고 있다. 특히 LangChain과 Google의 Generative AI SDK(Google Generative AI for Developers)는 각기 다른 접근 방식을 제공하며, 개발자의 목적과 환경에 따라 선택이 달라질 수 있다. 본 포스팅에서는 두 프레임워크의 차이점을 정리하고, 실제 사용 시 고려할 사항을 중심으로 비교해보고자 한다.

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1. 개요 및 기본 철학

항목	LangChain	Google Generative AI SDK
주요 목적	LLM 앱의 구성 요소를 체계적으로 구성하고 연결	Google PaLM, Gemini 등 Google LLM에 직접 접근
추상화 수준	매우 높음 (Chain, Agent, Memory 등)	낮음 (API 직접 호출 중심)
주요 지원 모델	OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Cohere 등 다수	PaLM, Gemini 중심 (Google 생태계 전용)
사용 방식	체인, 프롬프트 템플릿, 에이전트 등 구조화	단순 API 호출 방식

LangChain은 “LLM을 하나의 조합 가능한 소프트웨어 구성 요소”로 보는 철학에 기반한다. 이로인해, LLM을 활용한 복잡한 구조를 체계적으로 설계하는 데 적합하다. 반면 Google SDK는 Google LLM의 퍼포먼스를 그대로 사용하는 것을 우선시하며, 복잡한 추상화보다는 직접적인 제어를 지향한다. 뿐만아니라, Gemini 모델을 빠르게 호출하고 결과를 받아보는 데 강점이 있다.

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2. 아키텍처 및 확장성

• LangChain
  • 구성 요소가 분리되어 있어 재사용과 테스트가 용이하다.
  • 다양한 프롬프트 템플릿, 툴 체인, Agent 구조를 갖추고 있으며, 복잡한 워크플로우 구현에 적합하다.
  • langchain-core와 langchain-community로 구분되며, 최근에는 OpenAI 등 특정 LLM에 특화된 langchain-openai 패키지 등으로 구조가 정리되고 있다.
• Google SDK
  • 단일 API 기반으로 작동하며, 구조는 간단하지만 커스터마이징은 제한적이다.
  • 대규모 시스템보다는 빠른 프로토타입이나 Google 클라우드 생태계(GCP, Vertex AI 등) 안에서의 활용에 유리하다.
  • Gemini 1.5 모델을 빠르게 적용할 수 있는 가장 직접적인 방법이다.

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3. 사용 편의성 및 문서화

항목	LangChain	Google SDK
초기 진입장벽	높음 (학습해야 할 개념이 많음)	낮음 (API 위주)
문서화	비교적 풍부하나 혼란스러운 구조	간결하고 명확함
예제 코드	다양한 시나리오 제공	Google 개발자 가이드에 한정
빠른 프로토타이핑	비교적 복잡	빠르게 구현 가능

LangChain은 초기 학습이 어렵지만, 한번 익숙해지면 복잡한 LLM 앱을 빠르게 조립할 수 있다. Google SDK는 단순한 기능 구현에는 유리하지만, Agent-like 로직이나 메모리 기반 대화 컨텍스트 관리에는 부적합하다.

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4. 선택 기준

LangChain

• 다양한 LLM을 비교/혼용하며 멀티 벤더 전략을 구사하고자 할 때
• Agent 기반 복잡한 워크플로우를 구성해야 할 때
• Retrieval Augmented Generation(RAG), Tool Calling 등 고도화된 시스템을 구성할 때
• LLM과 외부 시스템(예: DB, API, 파일 시스템 등) 연동이 중요한 경우

Google SDK

• Google Gemini 모델만을 사용할 예정이며, Google Cloud 기반의 배포와 통합이 필요한 경우
• 빠르게 데모 수준의 애플리케이션을 만들거나 프롬프트 테스트를 하고자 할 때
• 모델 파인튜닝 없이 높은 품질의 응답을 기대할 수 있는 구조일 때

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5. 실무 적용 예시

시나리오	적합한 선택
문서 검색 기반 QA (RAG)	LangChain
Vertex AI(Gemini) 기반 챗봇	Google SDK
커스텀 Agent 도입한 워크플로우 자동화	LangChain
빠른 데모 제작 및 Gemini 모델 테스트	Google SDK

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결론

LangChain과 Google SDK는 서로 대체재가 아닌 보완재일 수 있다. LangChain은 다형성과 확장성을, Google SDK는 심플한 아키텍처와 높은 접근성을 제공한다.

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