LangChain과 OpenAI API를 활용한 챗봇 개발

소개

본 영상에서는 LangChain과 OpenAI API를 사용하여 챗봇을 구축하는 방법을 설명합니다. 특히, 다양한 OpenAI 모델 사용법, 매개변수 조정, 스트리밍 응답 처리, 시스템 메시지 활용 등을 다룹니다.

환경 설정 및 라이브러리 설치

pip install langchain 명령어를 사용하여 LangChain 라이브러리를 설치합니다.
pip install openai 명령어를 사용하여 OpenAI 라이브러리를 설치합니다.

OpenAI API 키 설정

os 모듈을 사용하여 발급받은 API 키를 저장합니다.
OpenAI 웹사이트에서 API 키를 발급받을 수 있습니다.
API 키를 코드에 직접 입력하지 않고 환경 변수를 활용하는 것을 권장합니다.

OpenAI 모델 사용

text-davinci-003 모델: GPT-3 모델을 기반으로 하며, completion API를 사용하여 텍스트 생성에 사용됩니다.
gpt-3.5-turbo 모델: chat completion API를 사용하며, 대화에 특화된 모델입니다.
LangChain에서 각 모델을 선택하여 API 통신을 할 수 있습니다.

매개변수 조정 (Temperature)

temperature 매개변수는 0부터 2까지 설정할 수 있습니다.
0에 가까울수록 일관성 있는 답변을 생성합니다.
2에 가까울수록 다양한 답변을 생성합니다 (창의적인 작업에 적합).
챗봇의 목적에 따라 적절한 temperature 값을 설정해야 합니다.

스트리밍 응답

StreamingStdOutCallbackHandler를 사용하여 챗봇 답변이 생성되는 과정을 실시간으로 출력할 수 있습니다.
사용자에게 응답이 지연되는 느낌을 줄여줍니다.
챗봇 사용자 경험을 향상시키는 데 중요한 기능입니다.

시스템 메시지 활용

시스템 메시지를 통해 챗봇에게 특정 역할을 부여할 수 있습니다.
예시: “당신은 영어 문장을 한국어로 번역하는 비서입니다.”
챗봇의 답변 스타일을 제어하는 데 사용됩니다.

메시지 구조 (System, Human, AI)

System: 챗봇의 역할을 정의합니다.
Human: 사용자의 질문 또는 메시지입니다.
AI: 챗봇의 응답 메시지입니다.
챗봇은 이 세 가지 메시지 유형을 통해 구동됩니다.
답변 메시지에서 content 키 값을 사용해서 응답 메시지 내용만 추출할 수 있습니다.

종합 예시

temperature 매개변수, 스트리밍 응답, 시스템 메시지를 조합하여 스터디 플래너 챗봇을 개발하는 예시를 보여줍니다.
챗봇에게 “스터디 플래너 머신” 역할을 부여하고, 사용자의 학습 목표에 따라 학습 계획을 생성하도록 설정합니다.
LangChain과 OpenAI API를 사용하여 간단한 코드로 복잡한 챗봇 기능을 구현할 수 있음을 보여줍니다.

마무리

랭체인을 통해 OpenAI API를 다양하게 활용할 수 있다는 것을 보여줍니다.
다음 영상에서는 허깅 페이스에서 오픈소스 모델을 다운받아 사용하는 방법을 설명할 예정입니다.