최근 ChatGPT, GPT-4 등 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 크게 주목받고 있습니다. 하지만 이런 LLM을 사용하려면 보통 클라우드 API를 통해 접근해야 하고 비용도 만만치 않습니다. 만약 무료로, 그것도 내 PC에서 직접 LLM을 돌릴 수 있다면 어떨까요? 바로 그런 필요를 실현시켜주는 오픈소스 프로젝트가 Ollama입니다. 이 글에서는 Ollama가 무엇인지, 어떻게 설치하고 사용하는지 자세히 알아보겠습니다.
아마존 웹 서비스(AWS)에서 대규모 언어 모델(Large Language Model) 개발 및 배포를 위한 새로운 플랫폼 '베드락(Bedrock)'을 발표했습니다. 베드락은 개발자와 기업이 대규모 AI 모델을 쉽게 구축하고 활용할 수 있도록 지원하는 서비스입니다. 이 글에서는 베드락의 주요 기능과 사용법, 가격 정책, 활용 사례 등을 자세히 알아보겠습니다.
지금까지는 ChatGPT API와 Assistants API 활용법에 대해 다루다가 클로드 3(Claude 3) 출시 소식을 듣고 관심을 가지고 클로드(Claude) API에 대해 다루게 되었습니다.
안녕하세요! 이번 글에서는 Streamlit을 활용해 ChatGPT와 같은 챗봇 어플리케이션을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. 최근 ChatGPT의 등장으로 자연어 처리 기술이 크게 주목받고 있는데요. 개발자라면 한 번쯤 챗봇을 직접 만들어보고 싶으셨을 겁니다. 이번 튜토리얼을 통해 Streamlit의 Chat Elements를 사용하여 Echo Bot부터 ChatGPT 수준의 챗봇까지 단계적으로 구현하는 과정을 배워볼 수 있습니다.
Streamlit은 데이터 사이언스와 머신러닝 프로젝트를 위한 파이썬 웹앱 프레임워크입니다. 이 튜토리얼에서는 Streamlit 1.10 버전에 도입된 멀티페이지 앱 기능을 활용해 기존 싱글페이지 데모 앱을 멀티페이지로 변환하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.
데이터 앱을 만들고 싶으신가요? 웹 개발은 어렵게 느껴지시나요? 이제 파이썬만 알아도 아름답고 인터랙티브한 데이터 앱을 쉽고 빠르게 만들 수 있습니다!
AI 기술이 급속도로 발전하면서, 우리의 일상과 업무에 혁신을 가져오고 있습니다. 2023년 11월 7일 출시된 OpenAI의 Assistants API(어시스턴트 API)를 통해 이제 누구나 자신만의 AI 어시스턴트를 만들 수 있게 되었는데요, 어떻게 시작해야 할까?라는 궁금증을 가지신 분들을 위해 이 글을 준비했습니다. 최신 기술의 흐름을 한발 앞서 가고 싶으시다면, 지금부터 'Assistants API'로 AI 어시스턴트에 대해 알아보고 실습해보세요!
OpenAI의 'Assistants API'로 AI 어시스턴트 만들기
OpenAI의 Assistants API(어시스턴트 API)는 개발자들이 AI를 활용하여 다양한 작업을 자동화하고, 사용자 경험을 향상시킬 수 있도록 설계된 강력한 도구입니다. 이 API는 자연어 처리 기능을 통해 사용자의 입력을 이해하고, 적절한 작업을 수행할 수 있는 AI 어시스턴트를 제작하는 데 필요한 모든 기능을 제공합니다.
Assistants API는 코드 인터프리터, 검색, 함수 호출 등의 주요 기능을 제공합니다. 코드 인터프리터를 통해 개발자는 샌드박스 환경에서 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있으며, 검색 기능을 이용해 사용자가 제공한 문서나 모델 외부의 지식을 바탕으로 정보를 찾아 응답할 수 있습니다. 또한, 함수 호출 기능을 통해 사용자가 정의한 함수를 호출하고 그 결과를 반영할 수 있어, 매우 유연한 AI 어시스턴트 개발이 가능합니다.
AI 어시스턴트는 사용자의 요구를 신속하게 파악하고, 그에 맞는 정보를 제공하거나 작업을 수행함으로써, 사용자의 편의성을 대폭 향상시킬 수 있습니다. Assistants API를 활용하면, 개발자는 복잡한 알고리즘을 직접 설계하지 않고도, OpenAI의 강력한 AI 기술을 이용하여 사용자 맞춤형 어시스턴트를 쉽게 만들 수 있습니다.
Assistants API의 주요 기능에는 스레드 기반 상태 관리가 포함되어 있어, 개발자는 무한히 긴 대화 내용도 처리할 수 있습니다. 이는 복잡한 대화 흐름이나 지속적인 상호작용이 필요한 어플리케이션에 매우 유용합니다.
OpenAI는 Assistants API의 사용을 돕기 위해 상세한 API 문서와 튜토리얼을 제공합니다. 이 자료들을 통해 개발자는 API의 기능을 정확히 이해하고, 실제 어플리케이션에 적용하는 방법을 배울 수 있습니다.
실제로 AI 어시스턴트를 만들어보고 싶으시다면, OpenAI 플랫폼에서 제공하는 다양한 예제를 통해 실습을 시작할 수 있습니다. 이 예제들은 실제 코드와 함께 제공되어 개발자가 쉽게 따라 할 수 있으며, 자신의 프로젝트에 맞게 수정하여 활용할 수 있습니다.
보조자(Assistant)는 사용자의 메시지에 대응하여 여러 매개변수를 사용해 응답할 수 있는 엔티티를 나타냅니다. 이들 매개변수에는 다음이 포함됩니다:
다음 예제에서는 개인 수학 튜터로서 코드 해석기 도구가 활성화된 보조를 만듭니다:
assistant = client.beta.assistants.create(
name="Math Tutor",
instructions="당신은 개인 수학 튜터입니다. 수학 문제에 답하기 위해 코드를 작성하고 실행하세요.",
tools=[{"type": "code_interpreter"}],
model="gpt-4-1106-preview"
)
스레드는 대화를 나타냅니다. 사용자가 대화를 시작할 때마다 사용자별 스레드를 생성하는 것이 좋습니다. 스레드에서 사용자별 컨텍스트와 파일을 전달할 수 있습니다.
thread = client.beta.threads.create()
스레드에는 크기 제한이 없습니다. 원하는 만큼의 메시지를 스레드에 전달할 수 있습니다. API는 최대 컨텍스트 윈도우 내에서 모델에 대한 요청을 수용할 수 있도록 절삭과 같은 관련 최적화 기법을 사용하여 이를 보장합니다.
메시지는 사용자의 텍스트를 포함하며, 선택적으로 사용자가 업로드하는 파일을 포함할 수 있습니다. 현재 이미지 파일은 지원되지 않지만, 향후 몇 달 내에 지원할 계획입니다.
message = client.beta.threads.messages.create(
thread_id=thread.id,
role="user",
content="`3x + 11 = 14` 방정식을 풀어야 합니다. 도와주실 수 있나요?"
)
사용자 메시지에 대한 응답으로 보조가 작동하려면 '실행(Run)'을 생성해야 합니다. 이것은 보조가 스레드를 읽고 도구를 호출할지 아니면 단순히 사용자 쿼리에 최적으로 응답하기 위해 모델을 사용할지를 결정하게 합니다. 실행이 진행됨에 따라, 보조는 'assistant' 역할로 스레드에 메시지를 추가합니다.
실행을 생성할 때 보조에 추가적인 지침을 전달할 수 있습니다:
run = client.beta.threads.runs.create(
thread_id=thread.id,
assistant_id=assistant.id,
instructions="사용자를 Jane Doe라고 부르세요. 사용자는 프리미엄 계정을 가지고 있습니다."
)
이렇게 하면 대기 상태의 실행이 생성됩니다. 실행의 상태가 완료로 변경되었는지 확인하기 위해 주기적으로 실행을 검색할 수 있습니다.
run = client.beta.threads.runs.retrieve(
thread_id=thread.id,
run_id=run.id
)
실행이 완료되면 보조가 스레드에 추가한 메시지를 검색할 수 있습니다.
messages = client.beta.threads.messages.list(
thread_id=thread.id
)
OpenAI의 Assistants API를 활용하면, 개발자는 복잡한 프로그래밍 없이도 AI 어시스턴트를 쉽게 만들 수 있습니다. 이는 사용자의 질문에 대해 실시간으로 반응하고, 문제를 해결하는 데 도움을 주는 지능형 서비스를 구축할 수 있게 해줍니다. 또한, 스레드 기반의 상태 관리 기능은 대화가 길어지더라도 문맥을 유지할 수 있게 하여, 더욱 자연스러운 상호작용을 가능하게 합니다.
지금 까지 OpenAI의 Assistants API로 자신만의 AI 어시스턴트를 만드는 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 여러분의 차례입니다. OpenAI의 플랫폼에 접속하여 문서와 튜토리얼을 참고하고, 예제를 통해 실습해보세요. 단계별로 접근하면 어렵지 않게 여러분만의 AI 어시스턴트를 만들 수 있을 것입니다. 기술의 세계는 무한한 가능성을 품고 있고, 여러분이 그 중심에 서 있습니다. 창의력을 발휘하여 놀라운 것들을 창조해 나가길 응원합니다!
참고 자료
"생성AI가 개발자의 미래를 어떻게 바꾸는가?"라는 주제로 이야기를 시작해보겠습니다. 개발자들이나 기술 관련 전문가들, 그리고 기업 리더들이 생성AI 도구들이 개발자의 역할을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 이러한 변화가 개발자의 전망에 어떤 영향을 미치는지에 대해 궁금해하고 있습니다. 이 글을 통해 그 해답을 찾아보는 시간이 되었으면 좋겠습니다.
생성AI는 비즈니스 세계를 변화시키고 있습니다. 이 도구들은 비기술 사용자에게도 강력한 기능을 제공하며, 그들이 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 돕고 있습니다. 특히, ChatGPT와 같은 도구들은 사용자가 자신의 의도를 텍스트로 표현하면, 이를 이해하고 적절한 응답을 생성하는 능력을 가지고 있습니다.
생성AI 도구들은 인간만이 할 수 있다고 생각되었던 영역으로 기술을 확장시키고 있습니다. 이러한 도구들은 창의성을 발휘하여 원래의 콘텐츠를 개발하고, 블로그를 작성하거나 코드를 작성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 기능은 개발자들에게 새로운 가능성을 제시하며, 그들의 역할을 재정의하는 데 기여하고 있습니다.
생성AI는 2023년을 AI에 대한 흥미로운 해로 만들 것입니다. 이 기술은 놀라운 가능성을 가지고 있지만, 동시에 윤리적이고 실제적인 도전과제도 존재합니다. 따라서, 이 기술을 활용하려는 개발자들은 이러한 도전과제를 인식하고, 적절한 해결책을 찾는데 노력을 기울여야 합니다.
생성AI는 고객 서비스와 같은 상호작용 노동을 변화시키고 있습니다. 이러한 도구들은 인간과 결합할 때 가장 잘 작동하며, 그들의 능력을 향상시키고 더 빠르고 더 나은 작업을 가능하게 합니다. 이는 고객 서비스를 제공하는 개발자들에게 새로운 기회를 제공하며, 그들의 역할을 더욱 중요하게 만듭니다.
생성AI는 기술을 창의성의 영역으로 밀어내고 있습니다. 이러한 도구들은 입력과 경험을 활용하여 완전히 새로운 콘텐츠를 생성하고, 사람들에게 시작 아이디어를 제공합니다. 이는 개발자들이 창의적인 문제 해결에 더욱 집중할 수 있게 하며, 그들의 역할을 더욱 가치있게 만듭니다.
생성AI는 창의적인 문제 해결을 도와주지만, 그 기초는 개발자의 창의력에 달려 있습니다. 새로운 문제나 요구사항에 대해 독창적이고 효과적인 해결책을 제시하는 능력을 키우는 것이 중요합니다.
생성AI와 같은 신기술이 지속적으로 발전하고 있기 때문에, 개발자로서의 학습은 끊임없이 이어져야 합니다. 지금까지의 경험과 지식만으로는 새로운 기술 변화에 대응하기 어렵습니다. 따라서, 최신 기술 트렌드를 파악하고, 새로운 도구나 언어를 습득하는 능력이 필수적입니다.
ChatGPT, GitHub Copilot와 같은 도구들은 개발자의 일을 도와주는 도구일 뿐입니다. 이러한 도구들을 효과적으로 활용하는 능력도 중요합니다. 여러 도구와 플랫폼을 활용하여, 개발 과정을 더 효율적이고 생산적으로 만드는 것이 중요합니다.
개발자는 혼자서 일하는 것이 아닙니다. 팀원, 다른 부서, 클라이언트와의 커뮤니케이션이 필수적입니다. 특히 생성AI와 같은 복잡한 기술을 사용할 때, 기술의 본질과 중요성을 비기술자에게 설명하는 능력이 중요해집니다.
생성AI와 같은 기술들은 막대한 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 윤리적인 문제도 수반합니다. 개발자로서는 단순히 코드를 작성하는 것 이상의 책임감을 가져야 합니다. 개발하는 기술이 어떤 사회적, 윤리적 영향을 미칠지에 대한 고민과 준비가 필요합니다.
이 글에서는 생성AI가 개발자의 역할을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 이러한 변화가 개발자의 전망에 어떤 영향을 미치는지에 대해 살펴보았습니다. 생성AI는 비즈니스 세계를 변화시키고 있으며, 이는 개발자들에게 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 생성AI가 개발자의 미래를 어떻게 바꾸고 있는지 알아보려면 지금 바로 이 글을 읽어보세요!
랭체인(LangChain) 이라는 단어에 대해 궁금증을 가지고 계신가요? 이것은 언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, 복잡한 애플리케이션 구축을 단순화하고자 하는 개발자들에게 큰 도움이 됩니다. 이 글에서는 LangChain의 기능부터 사용 방법까지, 이 프레임워크에 대한 모든 것을 알려드릴 예정입니다. 지금 바로 LangChain의 세계로 빠져보세요!
랭체인(LangChain)은 언어 모델을 기반으로 한 애플리케이션을 개발하는 데 도움이 되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이는 언어 모델을 다른 데이터 소스에 연결하고, 환경과 상호 작용하며, 복잡한 애플리케이션을 구축하는 과정을 단순화하는 도구와 추상화를 제공하여 이러한 애플리케이션 구축을 단순화하도록 설계되었습니다.
LangChain은 Python과 JavaScript로 작성되었으며, GPT-3, Hugging Face, Jurassic-1 Jumbo 등 다양한 언어 모델을 지원합니다. 이는 개발자가 자신의 언어 모델을 훈련시키거나, 공개 언어 모델을 사용하여 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.
LangChain은 다양한 언어 모델을 지원합니다. 이는 개발자가 자신의 언어 모델을 훈련시키거나, 공개 언어 모델을 사용하여 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다. 이러한 유연성은 LangChain을 매우 강력하고 유연한 도구로 만듭니다.
LangChain을 사용하려면 언어 모델이 필요합니다. 공개 언어 모델인 GPT-3를 사용하거나, 자신만의 언어 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
언어 모델이 준비되면 LangChain을 사용하여 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. LangChain은 언어 모델을 다른 데이터 소스에 연결하고, 환경과 상호 작용하며, 복잡한 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 다양한 도구와 API를 제공합니다.
LangChain을 사용하여 애플리케이션을 구축하는 과정은 간단합니다. 먼저, 필요한 언어 모델을 선택하고, 그 다음으로 LangChain을 사용하여 애플리케이션을 구축합니다. 이 과정에서 LangChain은 언어 모델을 다른 데이터 소스에 연결하고, 환경과 상호 작용하며, 복잡한 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 다양한 도구와 API를 제공합니다.
LangChain은 자연어 처리 파이프라인을 별도의 구성 요소로 분해하여 개발자가 워크플로우를 자신의 필요에 맞게 조정할 수 있게 합니다.
LangChain의 핵심 구성 요소에는 Prompt templates, LLMs, Indexes, Retrievers, Output parsers, Agents, Vector stores 등이 있습니다. 이러한 구성 요소들은 개발자가 워크플로우를 자신의 필요에 맞게 조정할 수 있게 합니다.
Prompt templates는 언어 모델에게 어떤 질문을 할지 결정하는 데 도움이 됩니다. LLMs는 언어 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다. Indexes는 데이터를 저장하고 검색하는 데 도움이 됩니다. Retrievers는 데이터를 검색하는 데 도움이 됩니다. Output parsers는 언어 모델의 출력을 분석하는 데 도움이 됩니다. Agents는 언어 모델과 사용자 간의 상호 작용을 관리하는 데 도움이 됩니다. Vector stores는 벡터 데이터를 저장하고 검색하는 데 도움이 됩니다.
LangChain의 사용은 사용 편의성, 유연성, 확장성, 오픈 소스, 커뮤니티 지원, 문서화, 다른 프레임워크와의 통합, 확장성 등의 장점이 있습니다. 이는 개발자가 원하는 언어 모델을 선택하고, 필요에 따라 애플리케이션을 구축하고, 필요에 따라 애플리케이션을 확장할 수 있게 합니다.
LangChain은 오픈 소스이므로, 개발자는 LangChain의 코드를 자유롭게 수정하고, 자신의 필요에 맞게 확장할 수 있습니다. 또한, LangChain은 커뮤니티 지원, 문서화, 다른 프레임워크와의 통합 등의 장점을 제공하므로, 개발자는 LangChain을 사용하여 복잡한 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.
LangChain을 사용하려면 먼저 pip 명령을 사용하여 LangChain을 설치해야 합니다. 그런 다음 새로운 프로젝트를 생성하고 필요한 모듈을 가져옵니다. 그런 다음 체인을 생성하고 체인을 실행한 다음 체인의 출력을 가져옵니다. 체인은 링크를 추가하거나 제거하거나 링크의 매개변수를 변경하여 사용자 정의할 수 있습니다.
LangChain의 소스 코드는 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 소스 코드를 다운로드하고 컴퓨터에 설치할 수 있습니다. 또는 Python의 pip 명령을 사용하여 간단하게 설치할 수 있습니다.
LangChain을 사용하여 프로젝트를 생성하고 실행하는 과정은 간단합니다. 먼저, pip 명령을 사용하여 LangChain을 설치합니다. 그런 다음, 새로운 프로젝트를 생성하고 필요한 모듈을 가져옵니다. 그런 다음, 체인을 생성하고 체인을 실행한 다음, 체인의 출력을 가져옵니다.
LangChain을 사용하여 질문에 대답하거나 고객 서비스를 제공하거나 심지어 창의적인 텍스트 형식을 생성하는 챗봇을 구축할 수 있습니다. 또한 LangChain을 사용하여 데이터베이스, API, 웹 등 다양한 소스에서 정보를 액세스하고 처리할 수 있는 질문 응답 시스템을 구축할 수 있습니다.
LangChain을 사용하여 질문에 대답하거나 고객 서비스를 제공하거나 심지어 창의적인 텍스트 형식을 생성하는 챗봇을 구축할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 고객 서비스, 마케팅, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
LangChain을 사용하여 데이터베이스, API, 웹 등 다양한 소스에서 정보를 액세스하고 처리할 수 있는 질문 응답 시스템을 구축할 수 있습니다. 이러한 시스템은 정보 검색, 데이터 분석, 인사이트 추출 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
LangChain의 소스 코드는 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 소스 코드를 다운로드하고 컴퓨터에 설치할 수 있습니다. 또는 Python의 pip 명령을 사용하여 간단하게 설치할 수 있습니다.
LangChain의 소스 코드는 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 소스 코드를 다운로드하고 컴퓨터에 설치할 수 있습니다. 이 과정은 개발자에게 많은 유연성을 제공하며, 필요에 따라 LangChain의 코드를 수정하거나 확장할 수 있습니다.
Python의 pip 명령을 사용하여 LangChain을 간단하게 설치할 수 있습니다. 이 방법은 빠르고 간단하며, 개발자가 LangChain을 쉽게 사용할 수 있게 합니다.
LangChain은 언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발을 쉽고 효율적으로 만드는 강력한 도구입니다. 이제 여러분도 LangChain을 활용하여 자신만의 애플리케이션을 만들어 볼 준비가 되셨나요? 시작은 LangChain을 설치하는 것부터! 그리고 본문에서 소개한 다양한 기능과 구성 요소를 활용하여 애플리케이션을 구축해보세요. 언어 모델의 힘을 느껴보세요. 여러분의 창의적인 아이디어를 현실로 만들어보세요!
"언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발에 관심이 있으신가요? 그렇다면 LangChain이 여러분이 찾고 있는 도구일 수 있습니다. 이 글에서는 LangChain을 활용한 LLM(Language Learning Model) 기반 앱 개발 방법에 대해 알아보고, 간단한 앱을 만들어보는 과정을 안내해 드리겠습니다."
LangChain은 언어 학습 모델(Language Learning Model, LLM)을 기반으로 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있는 프레임워크입니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 언어 처리 작업을 간단하게 처리할 수 있습니다. LLM은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 중요한 역할을 하는데, 이는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다.
LangChain은 OpenAI의 GPT-3와 같은 언어 모델을 활용하여 텍스트 데이터를 처리하는 데 필요한 기능을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 NLP 작업을 간단하게 처리할 수 있습니다. LangChain은 Python을 기반으로 하며, 간단한 명령어를 통해 텍스트 데이터를 처리할 수 있습니다.
LLM은 자연어 처리에서 중요한 역할을 합니다. 이는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다. LLM은 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 역할을 합니다. 이를 통해 개발자는 텍스트 데이터를 쉽게 처리하고, 이를 활용한 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
LangChain을 활용한 앱 개발을 시작하기 전에 몇 가지 준비가 필요합니다. 먼저, OpenAI API 키를 획득해야 합니다. 이 키는 LangChain에서 언어 모델을 활용하기 위해 필요합니다. 또한, 적절한 코딩 환경을 설정해야 합니다. 이를 위해 Python과 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.
OpenAI API 키는 LangChain에서 언어 모델을 활용하기 위해 필요합니다. OpenAI 웹사이트에서 API 키를 신청할 수 있습니다. API 키를 획득한 후에는 이를 LangChain에 등록해야 합니다.
LangChain은 Python을 기반으로 하므로, Python과 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 또한, 개발 환경을 설정하기 위해 필요한 도구들을 설치해야 합니다. 이에 대한 자세한 내용은 LangChain 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.
LangChain과 Streamlit을 이용하면 간단한 LLM 기반 앱을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 이번 섹션에서는 이 과정을 단계별로 설명하겠습니다.
LangChain과 Streamlit을 이용하면 간단한 LLM 기반 앱을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 먼저, LangChain을 이용하여 텍스트 데이터를 처리하는 코드를 작성합니다. 그 다음, Streamlit을 이용하여 이를 웹 애플리케이션 형태로 만듭니다. 이 과정은 간단하며, 복잡한 코딩 없이도 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
import streamlit as st
from langchain.llms import OpenAI
st.title('🦜🔗 Quickstart App')
openai_api_key = st.sidebar.text_input('OpenAI API Key')
def generate_response(input_text):
llm = OpenAI(temperature=0.7, openai_api_key=openai_api_key)
st.info(llm(input_text))
with st.form('my_form'):
text = st.text_area('Enter text:', 'What are the three key pieces of advice for learning how to code?')
submitted = st.form_submit_button('Submit')
if not openai_api_key.startswith('sk-'):
st.warning('Please enter your OpenAI API key!', icon='⚠')
if submitted and openai_api_key.startswith('sk-'):
generate_response(text)
앱을 만든 후에는 이를 배포해야 합니다. 이번 섹션에서는 앱 배포 방법과 주의사항에 대해 설명하겠습니다.
앱을 만든 후에는 이를 배포해야 합니다. 여러분이 만든 앱을 다른 사람들이 사용할 수 있도록 하기 위해 필요한 과정입니다. 앱 배포는 여러 방법이 있지만, 이번 튜토리얼에서는 Heroku를 이용한 배포 방법을 소개하겠습니다. Heroku는 간단하고 편리한 배포 방법을 제공합니다. 하지만, Heroku를 이용할 때는 앱의 크기와 사용량에 따라 비용이 발생할 수 있으므로 주의가 필요합니다.
이번 글에서는 LangChain을 활용하여 LLM 기반 앱을 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 여러분도 LangChain을 이용하여 자신만의 앱을 만들어보세요. 이 과정에서 어려움이 있다면, 언제든지 LangChain 공식 문서를 참조하시기 바랍니다. 지금 바로 LangChain을 활용하여 LLM 기반 앱 개발을 시작해보세요!