LangChain과 Python을 사용한 생성 AI에 대한 종합적인 초보자 가이드 - 3

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.

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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.

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2. 환경 설정

a) 필수 라이브러리 설치

시작하려면 LangChain 및 관련 라이브러리를 설치하세요.

pip install langchain openai python-dotenv streamlit

b) OpenAI API 키 설정

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

   OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

1. 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)

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)

c) 체인

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

1. 문서를 요약합니다.
2. 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)

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)

b) 요약

문서나 텍스트를 효율적으로 요약합니다.

pip install langchain openai python-dotenv streamlit

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")

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)

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)

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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7. 생성적 AI 개발자를 위한 주요 개념

a) 모델 미세 조정

맞춤형 데이터세트에서 GPT 또는 Stable Diffusion과 같은 모델을 미세 조정하는 방법을 알아보세요.

b) 신속한 엔지니어링

원하는 결과를 얻기 위한 효과적인 메시지를 마스터하세요.

c) 멀티모달 AI

텍스트, 이미지, 기타 양식을 결합한 모델(예: OpenAI의 DALL·E 또는 CLIP)로 작업하세요.

d) 확장 및 배포

클라우드 서비스나 Docker와 같은 도구를 사용하여 프로덕션 환경에 모델을 배포합니다.

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8. 리소스

• LangChain 문서: LangChain Docs
• OpenAI API: OpenAI Docs
• 허깅 페이스 모델: 허깅 페이스

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이 가이드를 따르면 Python 및 LangChain을 사용하여 Generative AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 기본 지식을 얻을 수 있습니다. 실험을 시작하고, 워크플로를 구축하고, 흥미로운 AI 세계에 대해 더 깊이 알아보세요!

위 내용은 LangChain과 Python을 사용한 생성 AI에 대한 종합적인 초보자 가이드 - 3의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!