인공지능/Lang Chain 썸네일형 리스트형 LangChain 랭체인의 구조 LangChain의 핵심 컴포넌트 이해하기LangChain의 주요 컴포넌트에 대해 알아보겠습니다. LangChain은 언어 모델을 사용한 애플리케이션 개발을 쉽게 만들어주는 프레임워크입니다. 각 컴포넌트를 살펴보면서 LangChain의 구조를 이해해 봅시다.데이터의 구조를 정의하는 Schema (스키마)스키마는 LangChain에서 데이터의 구조를 정의합니다. 주요 스키마 타입으로는 Text, ChatMessages, Examples, Document 등이 있습니다.1.DocumentLangChain에서 텍스트 데이터를 다루는 기본 단위입니다. 주요 텍스트 내용인 'page_content'와 추가 정보를 담는 'metadata'로 구성됩니다. 이는 문서 처리, 정보 검색, 요약 등의 작업에서 중요한 역할.. 더보기 LangChain을 이용한 MP3 음성 파일 STT 구현하기 LangChain을 이용한 MP3 음성 파일 STT 구현하기LangChain과 OpenAI의 Whisper 모델을 사용하여 MP3 음성 파일을 텍스트로 변환하는 STT(Speech-to-Text) 예제를 구현하는 방법을 소개하겠습니다.1. 예제 프로젝트 개요이 프로젝트의 목표는 다음과 같습니다.LangChain을 사용하여 MP3 파일을 텍스트로 변환OpenAI의 Whisper 모델 활용간단하고 효과적인 STT 시스템 구축2. 필요한 라이브러리 설치먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하세요.pip install langchain langchain-openai langchain-community python-dotenv openai-whisper pydub ffmpeg-.. 더보기 LangChain과 gTTS를 활용한 동적 TTS 시스템 구축하기 LangChain과 gTTS를 활용한 동적 TTS 시스템 구축하기LangChain과 gTTS(Google Text-to-Speech)를 결합하여 동적인 Text-to-Speech(TTS) 예제를 만들어 보겠습니다. 이 예제는 AI가 생성한 텍스트를 자동으로 음성으로 변환할 수 있습니다.LangChain이란?LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크입니다. 이 프레임워크를 사용하면 AI 모델을 쉽게 통합하고, 복잡한 작업을 체인으로 연결하여 수행할 수 있습니다.프로젝트 개요이 포스팅에서 만들 예제는 다음과 같은 단계로 동작합니다.(1) 사용자로부터 주제를 입력받습니다.(2) LangChain을 사용하여 해당 주제에 대한 텍스트를 생성합니다.(3) 생성된.. 더보기 간단한 Python TTS 애플리케이션 만들기: gTTS 활용하기 간단한 Python TTS 애플리케이션 만들기: gTTS 활용하기Python을 사용하여 간단하지만 강력한 Text-to-Speech (TTS) 애플리케이션을 만드는 방법을 알아보겠습니다. 우리는 Google의 gTTS (Google Text-to-Speech) 라이브러리를 활용하여 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 과정을 정리합니다.왜 TTS인가?TTS 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어:접근성 향상: 시각 장애인을 위한 스크린 리더교육: 언어 학습 애플리케이션사용자 경험: 내비게이션 시스템이나 가상 비서콘텐츠 소비: 오디오북이나 뉴스 읽어주기 서비스이러한 다양한 응용 분야 때문에 TTS는 많은 개발자들에게 흥미로운 주제입니다.gTTS 소개gTTS는 Google Translate의 .. 더보기 LangChain으로 만드는 텍스트 요약 예제 LangChain으로 만드는 텍스트 요약 예제소개이 포스팅에서는 LangChain을 사용하여 텍스트 요약기를 만드는 방법을 알아보겠습니다. 최근 LangChain API의 변경사항을 반영하여 코드를 업데이트했습니다.준비 사항시작하기 전에 다음 사항들을 준비해주세요:Python 3.7 이상 설치OpenAI API 키 (https://openai.com에서 얻을 수 있습니다)필요한 라이브러리 설치:pip install langchain langchain-openai python-dotenv코드 구현다음은 텍스트 요약기의 업데이트된 전체 코드입니다:import osfrom dotenv import load_dotenvfrom langchain_openai import OpenAIfrom langchain.ch.. 더보기 LangChain으로 만드는 간단한 질문-답변 시스템 LangChain으로 만드는 간단한 질문-답변 시스템LangChain을 사용하여 간단한 질문-답변 시스템을 만드는 방법을 알아보겠습니다. LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크입니다. 이 튜토리얼을 통해 LangChain의 기본 개념을 이해하고, 실제로 동작하는 Q&A 시스템을 구축해 볼 수 있습니다.준비 사항시작하기 전에 다음 사항들을 준비해주세요:Python 3.7 이상 설치OpenAI API 키필요한 라이브러리 설치:pip install langchain langchain-openai python-dotenv코드를 작성해봅니다.먼저, 전체 코드를 살펴본 후 중요한 부분들을 자세히 설명하겠습니다.import osfrom dotenv impor.. 더보기 LangChain 소개와 가장 간단한 예제 LangChain 소개와 가장 간단한 예제LangChain이란?LangChain은 언어 모델(LLM)을 사용하여 애플리케이션을 개발하기 위한 강력한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 다양한 LLM을 쉽게 통합하고, 복잡한 작업을 체인으로 연결하여 수행할 수 있게 해줍니다. LangChain을 사용하면 챗봇, 질문-답변 시스템, 문서 요약 등 다양한 AI 기반 애플리케이션을 효율적으로 개발할 수 있습니다.LangChain의 주요 특징:다양한 LLM 지원 (OpenAI, Hugging Face 등)프롬프트 관리 및 최적화메모리 컴포넌트를 통한 대화 기록 관리외부 데이터 소스와의 통합체인과 에이전트를 통한 복잡한 작업 수행가장 간단한 LangChain 예제이제 LangChain을 사용한 가장 기본적인 예제를 .. 더보기 이전 1 다음
