OpenAI와 LangChain을 활용한 관심사와 예산 기반 여행 일정 생성 프로그램 구현 가이드

GoGoComputer·2024년 10월 6일

langChain python 개발자 랭체인 컴퓨터 코딩 파이썬 프로그래머

LangChain Basics

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7/40

안녕하세요!

오늘은 여러분의 이해를 돕기 위한 간단한 연습을 함께 해보려고 합니다.

모델의 입력과 출력(IO)와 프롬프트 템플릿의 기본 개념만으로도 상당히 흥미로운 응용 프로그램을 만들 수 있다는 것을 이미 배우셨을 것입니다. 이러한 기본 지식을 활용하여 실제로 어떻게 응용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

연습 목표:

이번 연습에서는 여러분이 이미 학습한 아이디어를 활용하여 간단한 함수를 구현해볼 것입니다. 여기서 챗 모델과 내부 생성을 위한 프롬프트 템플릿을 사용할 것입니다. 이 두 가지는 매우 간단하지만 강력한 기능을 제공합니다.

사용자는 최종적으로 여행_아이디어라는 간단한 함수를 호출하게 됩니다.

이 함수는 사용자의 관심사(예: 낚시, 스포츠 경기, 자연 등)와 예산(예: $10,000 또는 $500)을 입력받습니다.
그런 다음, 입력받은 관심사와 예산에 맞는 여행 아이디어나 일정표를 생성하여 반환합니다.

예시:

여행_아이디어("낚시", 10000)

이렇게 함수를 호출하면, 세계 최고의 낚시 여행 일정을 제공하게 됩니다.

무엇을 해야 할까요?

필요한 라이브러리를 임포트하세요.
- 예를 들어, openai 라이브러리가 필요할 것입니다.
API 키를 설정하세요.
- OpenAI API를 사용하기 위해서는 API 키가 필요합니다.
- 보안을 위해 코드에 직접 키를 입력하기보다는 환경 변수를 사용하는 것이 좋습니다.
함수를 구현하세요.
- 함수 이름은 여행_아이디어이며, 매개변수로 관심사와 예산을 받습니다.
- 함수 내부에서 챗 모델과 프롬프트 템플릿을 사용하여 여행 아이디어를 생성합니다.
- 생성된 여행 아이디어나 일정표를 반환합니다.
프롬프트 템플릿을 작성하세요.
- 사용자 입력을 포함하여 모델이 원하는 출력을 생성할 수 있도록 프롬프트를 설계합니다.

예시 코드 구조:

import openai

# API 키 설정
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def 여행_아이디어(관심사, 예산):
    # 프롬프트 템플릿 생성
    프롬프트 = f"""
    당신은 전문 여행 기획자입니다.
    관심사는 {관심사}이고, 예산은 ${예산}인 고객에게 맞는 여행 일정을 제안해 주세요.
    일정은 상세하게 작성해 주세요.
    """
    
    # 모델 호출
    응답 = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": 프롬프트}]
    )
    
    # 결과 반환
    일정표 = 응답['choices'][0]['message']['content']
    return 일정표

# 함수 사용 예시
print(여행_아이디어("낚시", 10000))

추가 고려사항:

에러 핸들링: 예산이 너무 낮거나 높은 경우, 또는 관심사가 모호한 경우에 대한 처리를 추가할 수 있습니다.
출력 형식 지정: 반환되는 일정표의 형식을 더 정교하게 지정하고 싶다면, 프롬프트에 원하는 형식을 명시하세요.
다국어 지원: 필요에 따라 출력 언어를 지정할 수 있습니다.

API 키 설정 방법:

환경 변수 사용:

import os
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

터미널에서 다음과 같이 환경 변수를 설정합니다:
```
export OPENAI_API_KEY='YOUR_API_KEY'
```

이렇게 함수를 구현하면, 사용자가 관심사와 예산을 입력하여 개인화된 여행 일정을 받을 수 있습니다.

프로젝트 개요

우리는 사용자의 관심사와 예산을 입력받아 그에 맞는 여행 일정이나 아이디어를 출력하는 간단한 프로그램을 만들려고 합니다. 이를 위해 OpenAI의 ChatGPT 모델과 LangChain 라이브러리를 사용합니다.

1. API 키 설정

OpenAI의 API를 사용하기 위해서는 API 키가 필요합니다. 이번에는 API 키를 코드 내에 직접 작성하지 않고, .env 파일에 저장하여 환경 변수로 불러오겠습니다. 이렇게 하면 보안이 강화되고, 코드 관리도 용이해집니다.

`.env` 파일 설정

프로젝트 폴더에 .env 파일을 생성합니다.
파일에 다음과 같이 API 키를 작성합니다:
```
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
```
- your_openai_api_key_here 부분을 실제 API 키로 대체하세요.

Python에서 환경 변수 불러오기

환경 변수를 사용하기 위해 python-dotenv 라이브러리를 사용하겠습니다. 이 라이브러리가 없으면 다음 명령어로 설치하세요:

pip install python-dotenv

코드에서 환경 변수를 불러오기 위해 다음을 추가합니다:

from dotenv import load_dotenv
import os

# .env 파일의 환경 변수 로드
load_dotenv()

# 환경 변수에서 API 키 가져오기
openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

2. 필요한 라이브러리 임포트

프로젝트에 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

# OpenAI와 LangChain 라이브러리 임포트
from langchain import OpenAI

# 프롬프트 템플릿 관련 라이브러리 임포트
from langchain.prompts import (
    ChatPromptTemplate, 
    SystemMessagePromptTemplate, 
    HumanMessagePromptTemplate
)

OpenAI: OpenAI의 언어 모델을 사용하기 위한 라이브러리입니다.
langchain.prompts: 프롬프트 템플릿을 만들기 위한 라이브러리입니다.

3. 시스템 및 인간 프롬프트 템플릿 정의

프롬프트 템플릿을 사용하여 시스템 메시지와 사용자 메시지를 정의합니다.

시스템 메시지 프롬프트 템플릿

시스템 메시지는 모델에게 역할과 지침을 제공합니다.

# 시스템 메시지 템플릿 정의
system_template = (
    "당신은 여행 계획을 도와주는 여행사 직원입니다. "
    "사용자의 관심사는 {interests}이며, 예산은 {budget}입니다."
)
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template)

{interests}와 {budget}은 이후에 사용자로부터 입력받아 채워질 변수입니다.

인간 메시지 프롬프트 템플릿

사용자가 모델에게 요청하는 메시지를 정의합니다.

# 인간 메시지 템플릿 정의
human_template = "저에게 맞는 여행 일정을 추천해 주세요."
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)

4. 채팅 프롬프트 템플릿 컴파일

시스템 메시지와 인간 메시지를 합쳐서 채팅 프롬프트 템플릿을 만듭니다.

# 채팅 프롬프트 템플릿 생성
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])

5. 변수 설정 및 프롬프트 포맷팅

사용자의 관심사와 예산을 변수로 설정하고, 이를 프롬프트에 적용합니다.

# 예시 변수 설정
interests = "등산과 자연 탐험"
budget = "$1000"

# 프롬프트 포맷팅
formatted_prompt = chat_prompt.format(interests=interests, budget=budget)

실제로는 이 부분을 함수의 매개변수로 받아서 동적으로 처리할 수 있습니다.

6. OpenAI 모델 초기화 및 응답 생성

OpenAI의 채팅 모델을 초기화하고, 앞서 만든 프롬프트를 사용하여 응답을 생성합니다.

# OpenAI 모델 초기화
llm = OpenAI(
    openai_api_key=openai_api_key,
    model_name="gpt-3.5-turbo"  # 또는 "gpt-4"를 사용할 수 있습니다.
)

# 응답 생성
response = llm(formatted_prompt)

7. 결과 출력

모델이 생성한 응답을 출력합니다.

# 결과 출력
print(response)

8. 전체 코드 정리

모든 코드를 한데 모으면 다음과 같습니다.

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import (
    ChatPromptTemplate, 
    SystemMessagePromptTemplate, 
    HumanMessagePromptTemplate
)
from dotenv import load_dotenv
import os

# .env 파일의 환경 변수 로드
load_dotenv()

# 환경 변수에서 API 키 가져오기
openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

def generate_travel_itinerary(interests, budget):
    # 시스템 메시지 템플릿 정의
    system_template = (
        "당신은 여행 계획을 도와주는 여행사 직원입니다. "
        "사용자의 관심사는 {interests}이며, 예산은 {budget}입니다."
    )
    system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template)
    
    # 인간 메시지 템플릿 정의
    human_template = "저에게 맞는 여행 일정을 추천해 주세요."
    human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
    
    # 채팅 프롬프트 템플릿 생성
    chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
    
    # 메시지 포맷팅
    formatted_messages = chat_prompt.format_messages(interests=interests, budget=budget)
    
    # OpenAI 모델 초기화
    llm = ChatOpenAI(
        openai_api_key=openai_api_key,
        model_name="gpt-4"
    )
    
    # 응답 생성
    response = llm(formatted_messages)
    
    return response.content  # 또는 response[0].content

# 함수 사용 예시
if __name__ == "__main__":
    # 사용자로부터 입력받기
    interests = input("여행지를 입력하세요: ")
    budget = input("예산을 입력하세요: ")
    
    itinerary = generate_travel_itinerary(interests, budget)
    print("\n=== 추천 여행 일정 ===")
    print(itinerary)

9. 코드 실행 및 결과 확인

코드를 실행하면 사용자로부터 관심사와 예산을 입력받고, 그에 맞는 여행 일정을 출력합니다.

예시 실행 결과:

여행지를 입력하세요: 역사와 문화 탐방
예산을 입력하세요: $2000

=== 추천 여행 일정 ===
안녕하세요! $2000 예산으로 역사와 문화 탐방을 즐길 수 있는 여행 일정을 추천해 드리겠습니다.

**1일차:**
- **오전:** 현지의 역사적인 도시로 이동하여 체크인.
- **오후:** 도시 중심부의 유명한 박물관 방문.
- **저녁:** 전통 음식 체험.

**2일차:**
- **오전:** 역사적인 건축물 투어 참여.
- **오후:** 문화 예술 공연 관람.
- **저녁:** 지역 주민들과의 교류 프로그램.

**3일차:**
- **오전:** 인근 유적지로 당일치기 여행.
- **오후:** 기념품 쇼핑 및 자유 시간.
- **저녁:** 귀가 준비.

**총 예상 비용:** 약 $1900 (교통비, 숙박비, 식비 및 활동비 포함)

즐거운 여행 되세요!

10. 추가 사항 및 조언

오류 수정

코드 실행 중 오타나 변수 이름 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, messege 대신 message로 수정해야 할 수도 있습니다.
자동 완성 기능 활용

코드를 작성할 때 IDE의 자동 완성 기능을 활용하면 오타를 줄일 수 있습니다.
예산 및 관심사 변경

다른 예산이나 관심사를 테스트해 볼 수 있습니다.
```
interests = "해변 휴양과 수상 스포츠"
budget = "$1500"
```
모델 버전 업그레이드

더 발전된 응답을 원한다면 gpt-4 모델을 사용할 수 있습니다.
```
llm = OpenAI(openai_api_key=openai_api_key, model_name="gpt-4")
```

결론

이번 프로젝트를 통해 다음과 같은 과정을 거쳤습니다.

API 키 설정: OpenAI API 키를 .env 파일에 저장하고 코드에서 불러옴.
라이브러리 임포트: 필요한 라이브러리를 코드에 포함.
프롬프트 템플릿 정의: 시스템과 인간의 프롬프트를 설정하여 모델의 역할과 사용자 요청을 명확히 함.
프롬프트 컴파일 및 변수 적용: 프롬프트에 사용자의 관심사와 예산을 적용.
모델 초기화 및 응답 생성: OpenAI의 언어 모델을 사용하여 응답 생성.
결과 출력 및 테스트: 생성된 여행 일정을 출력하고 다양한 시나리오로 테스트.

다음 단계

사용자 입력 기능 개선

입력받은 예산이 숫자인지, 관심사가 빈 문자열이 아닌지 확인하는 검증 로직을 추가할 수 있습니다.
예외 처리

API 호출 실패나 입력 오류에 대비한 예외 처리를 추가하면 더욱 견고한 프로그램이 됩니다.
```
if not openai_api_key:
    raise ValueError("OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다.")
```
GUI 또는 웹 인터페이스 추가

사용자 경험을 향상시키기 위해 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)나 웹 인터페이스를 추가할 수 있습니다.
데이터베이스 연동

실제 여행지 정보나 가격 데이터를 활용하기 위해 데이터베이스와 연동할 수 있습니다.
다국어 지원

다양한 언어로 여행 일정을 제공하도록 확장할 수 있습니다.

마무리

이렇게 해서 사용자의 관심사와 예산에 맞는 여행 일정을 제공하는 프로그램을 완성했습니다. LangChain과 OpenAI의 강력한 기능을 활용하여 더 복잡하고 유용한 응용 프로그램을 개발할 수 있으니, 이를 기반으로 더 많은 실험과 개발을 해보시기 바랍니다.

GoGoComputer

IT를 좋아합니다.

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OpenAI와 LangChain을 활용한 관심사와 예산 기반 여행 일정 생성 프로그램 구현 가이드

LangChain Basics

연습 목표:

무엇을 해야 할까요?

예시 코드 구조:

추가 고려사항:

API 키 설정 방법:

프로젝트 개요

1. API 키 설정

`.env` 파일 설정

Python에서 환경 변수 불러오기

2. 필요한 라이브러리 임포트

3. 시스템 및 인간 프롬프트 템플릿 정의

시스템 메시지 프롬프트 템플릿

인간 메시지 프롬프트 템플릿

4. 채팅 프롬프트 템플릿 컴파일

5. 변수 설정 및 프롬프트 포맷팅

6. OpenAI 모델 초기화 및 응답 생성

7. 결과 출력

8. 전체 코드 정리

9. 코드 실행 및 결과 확인

10. 추가 사항 및 조언

결론

다음 단계

마무리

프롬프트 템플릿을 활용한 대형 언어 모델과의 효과적인 상호 작용 방법과 파이썬 실습 예제

LangChain을 사용하여 복잡한 법률 용어를 쉽게 번역하는 숏 프롬프트 템플릿 만들기

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OpenAI와 LangChain을 활용한 관심사와 예산 기반 여행 일정 생성 프로그램 구현 가이드

LangChain Basics

연습 목표:

무엇을 해야 할까요?

예시 코드 구조:

추가 고려사항:

API 키 설정 방법:

프로젝트 개요

1. API 키 설정

.env 파일 설정

Python에서 환경 변수 불러오기

2. 필요한 라이브러리 임포트

3. 시스템 및 인간 프롬프트 템플릿 정의

시스템 메시지 프롬프트 템플릿

인간 메시지 프롬프트 템플릿

4. 채팅 프롬프트 템플릿 컴파일

5. 변수 설정 및 프롬프트 포맷팅

6. OpenAI 모델 초기화 및 응답 생성

7. 결과 출력

8. 전체 코드 정리

9. 코드 실행 및 결과 확인

10. 추가 사항 및 조언

결론

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