predict() vs. invoke()

테디 노트님의 [<랭체인LangChain 노트=""> - LangChain 한국어 튜토리얼🇰🇷](https://wikidocs.net/book/14314) 을 보고 공부하던 중, chain을 실행할 때 어떨 때는 `invoke()`를 쓰고 어떨때는 `predict()`를 써서 둘의 차이가 무엇인지 찾아보았다.

Code targeted for removal Code that has better alternatives available and will eventually be removed, so there’s only a single way to do things. (e.g., predict_messages method in ChatModels has been deprecated in favor of invoke). 출처

그냥 langchain이 버전업되면서 산재하던 run(), predict() 등의 호출 메소드를 invoke()로 통일하고 다른 메소드들은 deprecated 되었다.

앞으로는 invoke()로 통일하는 것이 바람직하겠다.

invoke()

그런데, invoke()를 쓰다보면 객체마다 어떤 input을 넣어야 하는지 헷갈릴 때가 있다. prompt, model이 어떻게 input을 받아 invoke() 메소드가 실행되는지 파악할 필요가 있다.

prompt.invoke()

인수가 1개인 경우

prompt = PromptTemplate.from_template("{country}의 수도는 어디입니까?")
prompt.invoke("대한민국")

StringPromptValue(text='대한민국의 수도는 어디입니까?')

prompt = PromptTemplate.from_template("{country}의 수도는 어디입니까?")
prompt.invoke({"country":"대한민국"})

StringPromptValue(text='대한민국의 수도는 어디입니까?')

prompt = PromptTemplate.from_template("{country}의 수도는 어디입니까?")
prompt.invoke({"input":"대한민국"})

KeyError: "Input to PromptTemplate is missing variables {'country'}. Expected: ['country'] Received: ['input']"

입력 인수가 1개면, input_variables의 key와 일치하도록 dict로 전달하거나, 그냥 value 값 하나만 전달할 수 있다.

인수가 여러 개인 경우

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate.from_template("{country}의 {info}는 얼마입니까?")
prompt.invoke("대한민국")

TypeError: Expected mapping type as input to PromptTemplate. Received <class 'str'>.

입력 인수가 2개 이상인 경우, dict type으로 인수를 전달하는 것이 강제된다.

model.invoke()

model = ChatOpenAI(model='gpt-4-turbo-preview')
model.invoke({"input":"Hi"})

ValueError: Invalid input type <class 'dict'>. Must be a PromptValue, str, or list of BaseMessages.

model 객체의 invoke는 str 또는 PromptValue, BaseMessages의 list만 입력 인수로 받을 수 있다. 그래서 단순한 경우(단순 str 문자열만 전달하는 경우)가 아닌 이상 model의 앞단에 prompt를 연결하게 된다.