Langchain 사용하기 - 01.basic

기본적인 OPENAI API 키로 모델 생성

.env 파일을 만들어서

OPENAI_API_KEY=

변수 안에 openAI API 에서 받아온 키를 저장한다.

⚠️⚠️openAI API 키는 공개되면 안되므로 반드시 .gitignore 파일에 .env와 .gitignore을 등록한다.⚠️⚠️

# .env 파일에서 API 키 읽어오기
load_dotenv()
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

if OPENAI_API_KEY is None:
    raise ValueError("환경 변수에서 OPENAI_API_KEY를 찾을 수 없습니다.")

그리고 .env 파일에서 API 키를 읽어오는데, 만약 키가 없을 경우 "환경 변수에서 OPENAI_API_KEY를 찾을 수 없습니다." 에러가 뜨도록 설정했다.

# OpenAI 채팅 모델 생성
chat = ChatOpenAI(
    model="gpt-3.5-turbo", #or gpt-4 oepn-ai 모델은 공식 홈페이지에서 확인 가능함. 현재는 gpt-3.5-turbo 모델을 사용할 예정.
    temperature=0, openai_api_key=OPENAI_API_KEY
)

이제 OpenAI 채팅 모델을 생성한다.

질문 정의 및 응답 생성

# 질문 정의
question = "기분이 우울한 날에는 어떤것을 하면 기분이 나아질수 있을까?"

# 시스템에게 역할을 지정하고 나의 메세지를 던지면 좀 더 원하는 내용의 방향으로 답변을 받을수 있음.
messages = [
    SystemMessage(
        content="너는 심리 상담가 입니다."
    ),
    HumanMessage(
        content= question
    ),
]

질문을 정의하고 시스템에 역할을 지정하고 질문을 전달한다.

# 질문에 대한 응답 생성
try:
    response = chat.invoke(messages)
    print(response)
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

그러면 질문에 대한 답변을 받기 위해 response에 담아서 프린트 한다.

결과

그리고 이 파일을 실행하면

이렇게 잘 답변된다. 하지만 이건 너무 예전 버전 사용법이라 다음편으로!