langchain experiments

langchain experiments

이 저장소는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 강력한 애플리케이션을 구축하기 위해 LangChain 라이브러리를 실험하는 데 중점을 둡니다. OpenAI의 GPT-3.5 Turbo(곧 GPT-4)와 같은 최첨단 언어 모델을 활용하여 이 프로젝트는 YouTube 비디오 대본에서 검색 가능한 데이터베이스를 생성하고 FAISS 라이브러리를 사용하여 유사성 검색 쿼리를 수행하는 방법을 보여줍니다. 관련성 있고 정확한 정보로 사용자 질문에 응답합니다.

LangChain은 언어 모델을 기반으로 하는 애플리케이션 개발을 위해 설계된 포괄적인 프레임워크입니다. 단순히 API를 통해 LLM을 호출하는 것 이상입니다. 가장 진보되고 차별화된 애플리케이션은 데이터를 인식하고 에이전트적이므로 언어 ​​모델이 다른 데이터 소스와 연결하고 해당 환경과 상호 작용할 수 있습니다. LangChain 프레임워크는 이러한 원칙을 다루기 위해 특별히 구축되었습니다.

랭체인

LangChain 문서의 Python 관련 부분은 여러 주요 모듈을 다루고 있으며 각 모듈은 예제, 방법 가이드, 참조 문서 및 개념 가이드를 제공합니다. 이러한 모듈에는 다음이 포함됩니다.

1. 모델: LangChain이 지원하는 다양한 모델 유형 및 모델 통합.
2. 프롬프트: 프롬프트 관리, 최적화 및 직렬화.
3. 메모리: 표준 메모리 인터페이스, 메모리 구현, 메모리를 활용하는 체인 및 에이전트의 예를 포함하여 체인 또는 에이전트 호출 간의 상태 지속성입니다.
4. 색인: LLM을 사용자 정의 텍스트 데이터와 결합하여 기능을 향상합니다.
5. 체인: 표준 인터페이스, 통합 및 엔드투엔드 체인 예시를 갖춘 LLM 또는 다른 유틸리티에 대한 호출 시퀀스입니다.
6. 에이전트: 표준 인터페이스, 에이전트 선택 및 엔드투엔드 에이전트 예제를 통해 작업에 대한 결정을 내리고, 결과를 관찰하고, 완료될 때까지 프로세스를 반복하는 LLM입니다.

사용 사례

LangChain을 사용하면 개발자는 고객 지원 챗봇, 자동화된 콘텐츠 생성기, 데이터 분석 도구 및 지능형 검색 엔진과 같은 다양한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 기업이 워크플로를 간소화하고, 수작업을 줄이고, 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

서비스

LangChain 기반 애플리케이션을 기업에 서비스로 판매함으로써 기업의 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 기업은 고객 문의를 처리하는 맞춤형 챗봇, 마케팅을 위한 개인화된 콘텐츠 생성 도구 또는 LLM의 힘을 활용하여 귀중한 통찰력을 추출하는 내부 데이터 분석 시스템의 이점을 누릴 수 있습니다. 가능성은 무궁무진하며 LangChain의 유연한 프레임워크는 다양한 산업 분야에서 고급 언어 모델 애플리케이션을 개발하고 배포하는 데 이상적인 선택입니다.

요구사항

• 파이썬 3.6 이상
• LangChain 라이브러리
• OpenAI API 키
• SerpAPI API 키

OpenAI API 모델

OpenAI API는 다양한 기능과 가격대를 갖춘 다양한 모델 세트로 구동됩니다. 또한 미세 조정을 통해 특정 사용 사례에 맞게 원래 기본 모델을 제한적으로 사용자 정의할 수도 있습니다.

설치

1. 저장소 복제

git clone https://github.com/daveebbelaar/langchain-experiments.git

2. Python 환경 만들기

venv 또는 conda 사용하는 Python 3.6 이상. venv 사용 :

 cd langchain-experiments
python3 -m venv env
source env/bin/activate

conda 사용 :

 cd langchain-experiments
conda create -n langchain-env python=3.8
conda activate langchain-env

3. 필요한 종속성을 설치합니다.

pip install -r requirements.txt

4. .env 파일에서 키 설정

먼저 프로젝트의 루트 디렉터리에 .env 파일을 만듭니다. 파일 내에 OpenAI API 키를 추가합니다.

 OPENAI_API_KEY ="your_api_key_here"

파일을 저장하고 닫습니다. Python 스크립트 또는 Jupyter Notebook에서 다음 코드를 사용하여 .env 파일을 로드합니다.

 from dotenv import load_dotenv , find_dotenv
load_dotenv ( find_dotenv ())

환경 변수에 올바른 명명 규칙을 사용하면 키를 별도의 변수에 수동으로 저장하고 함수에 전달할 필요가 없습니다. API 키가 필요한 라이브러리 또는 패키지는 OPENAI_API_KEY 환경 변수를 자동으로 인식하고 해당 값을 사용합니다.

필요한 경우 환경 변수로 OPENAI_API_KEY 액세스할 수 있습니다.

 import os
api_key = os . environ [ 'OPENAI_API_KEY' ]

이제 Python 환경이 설정되었으므로 실험을 계속 진행할 수 있습니다.

데이터루미나

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튜토리얼

LangChain 라이브러리 사용 및 실험 실행 방법에 대한 비디오 튜토리얼을 보려면 YouTube 채널(youtube.com/@daveebbelaar)을 방문하세요.