ai? 맨땅에 헤딩 -1(langChain)

이제는 개발을 ai와 관련된 개발을 해야할 것 같습니다.
많은 LLM등이 등장하거니와 LLM혼자서는 너무 많은 비용이 들기 때문에
RAG(검색증강생성) 또는 ai agent등이 있죠!
그래서 LangChain이라는 친구가 재밌어보여서 일단 해보기로 합니다ㅋㅋ

Just Do it! 재밌어보이니까! ㅋㅋ

참고: https://python.langchain.com/docs/get_started/quickstart/

셋팅은 python3으로 동작을 시킬려고 합니다.
python3이 필요합니다.
그리고 
pip3 install langchain
pip3 install -qU langchain-openai
을 셋팅 해줍니다.

목표: openAI LLM모델을 사용해서 질의 응답해보기!

open ai를 사용하려면 키가 있어야 합니다.  아래의 url을 통해서 키를 생성 후 복사해줍니다.
https://platform.openai.com/settings/profile?tab=api-keys

api-key는 소스에 하드코딩 할 수 있지만 환경변수에 셋팅해줘도 됩니다.
ex) .bash_profile에 export OPENAI_API_KEY="api 키코드를 넣어주세요" 해서 사용하셔도 됩니다.
source로 적용까지 마무으리~

이제 test.py를 하나 만들고 아래처럼 코드를 작성해줍니다.

from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI()
result = llm.generate(["아이유가 누구야?","아이유 대표곡 알려줘"])
print(result.generations)
print(result.llm_output)

결과: 아이유에 대한 2가지 질문에 대한 답변을 해줍니다.

langchain 아키텍처를 조금 살펴보니 RAG를 쉽게 할 수 있게 도와주는 친구 인거 같습니다.
다음 시간에는 langChain에 대해서 좀 더 살펴보겠습니다:)