LangChain과 Python을 사용한 생성 AI에 대한 종합적인 초보자 가이드

Comprehensive Beginner

제너레이티브 AI를 사용하면 시스템이 데이터와 프롬프트를 기반으로 텍스트, 이미지, 코드 또는 기타 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. LangChain은 워크플로 조정, 프롬프트 관리, 메모리 및 도구 통합과 같은 고급 기능 활성화를 통해 Generative AI 모델 작업을 단순화하는 프레임워크입니다.

이 가이드에서는 LangChain 및 Python을 사용하여 Generative AI를 시작하는 데 필요한 주요 개념과 도구를 소개합니다.

1. 랭체인이란 무엇인가요?

LangChain은 OpenAI의 GPT 또는 Hugging Face 모델과 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 애플리케이션을 구축하기 위한 Python 기반 프레임워크입니다. 도움이 됩니다:

프롬프트 관리: 재사용 가능하고 구조화된 프롬프트를 만듭니다.
체인 워크플로: 여러 LLM 호출을 단일 워크플로로 결합합니다.
도구 사용: AI 모델이 API, 데이터베이스 등과 상호작용할 수 있도록 하세요.
메모리 추가: 모델이 과거 상호작용을 기억하도록 허용합니다.

2. 환경 설정

a) 필수 라이브러리 설치

시작하려면 LangChain 및 관련 라이브러리를 설치하세요.

pip install langchain openai python-dotenv streamlit

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b) OpenAI API 키 설정

OpenAI 계정에 가입하고 API 키를 받으세요: OpenAI API.
프로젝트 디렉토리에 .env 파일을 생성하고 API 키를 추가하세요.

   OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

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dotenv를 사용하여 Python 스크립트에 API 키를 로드합니다.

   from dotenv import load_dotenv
   import os

   load_dotenv()
   openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

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3. LangChain의 주요 개념

a) 프롬프트

AI가 원하는 출력을 생성하도록 안내하는 프롬프트입니다. LangChain을 사용하면 PromptTemplate을 사용하여 프롬프트를 체계적으로 구성할 수 있습니다.

from langchain.prompts import PromptTemplate

# Define a template
template = "You are an AI that summarizes text. Summarize the following: {text}"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template)

# Generate a prompt with dynamic input
user_text = "Artificial Intelligence is a field of study that focuses on creating machines capable of intelligent behavior."
formatted_prompt = prompt.format(text=user_text)
print(formatted_prompt)

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b) 언어 모델

LangChain은 OpenAI의 GPT 또는 Hugging Face 모델과 같은 LLM과 통합됩니다. OpenAI GPT에는 ChatOpenAI를 사용하세요.

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# Initialize the model
chat = ChatOpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=openai_api_key)

# Generate a response
response = chat.predict("What is Generative AI?")
print(response)

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c) 체인

체인은 여러 단계나 작업을 단일 작업 흐름으로 결합합니다. 예를 들어 체인은 다음과 같습니다.

문서를 요약합니다.
요약을 바탕으로 질문을 생성합니다.

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

# Create a prompt and chain
template = "Summarize the following text: {text}"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template)
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=prompt)

# Execute the chain
result = chain.run("Generative AI refers to AI systems capable of creating text, images, or other outputs.")
print(result)

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d) 추억

메모리를 사용하면 모델이 여러 상호 작용 중에도 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 챗봇에 유용합니다.

from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# Initialize memory and the conversation chain
memory = ConversationBufferMemory()
conversation = ConversationChain(llm=chat, memory=memory)

# Have a conversation
print(conversation.run("Hi, who are you?"))
print(conversation.run("What did I just ask you?"))

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4. 예시 애플리케이션

a) 텍스트 생성

프롬프트를 사용하여 창의적인 응답이나 콘텐츠를 생성하세요.

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

chat = ChatOpenAI(temperature=0.9, openai_api_key=openai_api_key)
prompt = PromptTemplate(input_variables=["topic"], template="Write a poem about {topic}.")
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=prompt)

# Generate a poem
result = chain.run("technology")
print(result)

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b) 요약

문서나 텍스트를 효율적으로 요약합니다.

pip install langchain openai python-dotenv streamlit

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c) 챗봇

메모리를 활용한 대화형 챗봇을 구축하세요.

   OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

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5. 고급 기능

a) 도구

모델이 웹 검색이나 데이터베이스와 같은 외부 도구에 액세스할 수 있도록 설정하세요.

   from dotenv import load_dotenv
   import os

   load_dotenv()
   openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

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b) 맞춤형 체인

여러 작업을 결합하여 맞춤형 워크플로우를 생성하세요.

from langchain.prompts import PromptTemplate

# Define a template
template = "You are an AI that summarizes text. Summarize the following: {text}"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template)

# Generate a prompt with dynamic input
user_text = "Artificial Intelligence is a field of study that focuses on creating machines capable of intelligent behavior."
formatted_prompt = prompt.format(text=user_text)
print(formatted_prompt)

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6. Streamlit을 사용한 배포

Streamlit을 사용하여 Generative AI 모델을 위한 간단한 웹 앱을 구축하세요.

Streamlit 설치:

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# Initialize the model
chat = ChatOpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=openai_api_key)

# Generate a response
response = chat.predict("What is Generative AI?")
print(response)

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간단한 앱:

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

# Create a prompt and chain
template = "Summarize the following text: {text}"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=template)
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=prompt)

# Execute the chain
result = chain.run("Generative AI refers to AI systems capable of creating text, images, or other outputs.")
print(result)

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앱 실행:

from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# Initialize memory and the conversation chain
memory = ConversationBufferMemory()
conversation = ConversationChain(llm=chat, memory=memory)

# Have a conversation
print(conversation.run("Hi, who are you?"))
print(conversation.run("What did I just ask you?"))

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