[실습] LangChain Quickstart 기초예제

✅  실습 준비물: apikey

https://server-engineer.tistory.com/983

[실습] OpenAI apikey 발급 및 사용하기

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✅  실습 자료

https://colab.research.google.com/github/i-am-shuan/learn-langchain/blob/main/langchain_quickstart.ipynb#scrollTo=pJ6i2qcdZ0Ow

langchain_quickstart.ipynb

 

 

✅  서비스 설명

LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 다양한 작업을 수행할 수 있는 오픈소스 도구 모음입니다. LangChain을 사용하면 사용자는 LLM을 사용하여 질문에 답하고, 텍스트를 요약하고, 코드를 생성하고, 심지어 새로운 언어를 배우는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

 

활용 방안

LangChain은 다양한 산업과 분야에서 사용될 수 있습니다. 예를 들어, LangChain을 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 고객 서비스 챗봇 만들기
• 제품 설명 생성
• 마케팅 캠페인 기획
• 새로운 제품 아이디어 생성
• 코드 생성 및 디버깅

 

질문과 응답 과정

1. 사용자가 LangChain에 질문을 합니다.
2. LangChain은 사용자의 질문을 분석하고 관련 벡터를 생성합니다.
3. LangChain은 벡터스토어에서 유사한 답변을 검색합니다.
4. LangChain은 LLM을 사용하여 사용자의 질문에 대한 답변을 생성합니다.
5. LangChain은 사용자에게 답변을 전달합니다.

 

사용된 라이브러리

• OpenAI: LangChain은 OpenAI의 LLM을 사용하여 답변을 생성합니다.
• NumPy: LangChain은 NumPy를 사용하여 벡터를 생성하고 조작합니다.
• LangChain: LangChain은 LLM을 사용하여 다양한 작업을 수행할 수 있는 오픈소스 도구 모음입니다.
• VectorStore: LangChain은 VectorStore를 사용하여 유사한 답변을 검색합니다.