AI/LLM4 LangChain - Chaining Chains 사용해보기 첫번째 chain 특정 요리에 대한 recipe 를 제공해주는 chef chain 두번째 chain 요리의 recipe를 받아서 채식주의자용 recipe 로 변환해주는 veg_chef chain 최종 chain 위 두개의 chain 을 연결한 chain 하나의 chain의 출력값이 다른 chain의 입력값으로 사용될 수 있다. # 첫번쨰 chainchef_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ('system',""" You are a world-class international chef. You create easy to follow recipes for any type of cuisines with easy to f.. 2026. 5. 24. LangChain - LCEL LCEL ( LangChain Expression Language : 렝체인 표현 언어)LCEL는 LangChain 내에서 복잡한 표현식을 처맇고 모델과 상호작용을 더 강력하고 유연하게 만드는 기능을 제공코드양을 많이 줄여줌다양한 template과 LLM 호출서로 다른 응답을 함꼐 사용케함 chain 생성!'|' (pipe)연산자 사용.LangChain 의 핵심! chain = template | chat | CommaOutputParser()print(type(chain)) # Runnable 객체chain# # ChatPromptTemplate(input_variables=['max_items', 'question'], input_types={}, partial_variables={}, message.. 2026. 5. 23. LangChain OutputParser Output Parser 란LLM(대형 언어 모델))에서 생성된 출력을 처리하고 원하는 형식으로 변환하는데 사용되는 유틸리티이다.이를 통해 생성하는 텍스트를 구조화된데이터로 변환하거나 특정 규칙에 따라 데이터를 추출할 수 있다.1. 출력 구조화모델의 텍스트 응답을 파싱하여 JSON, 딕셔너리, 목록과 같은 프로그래밍에서 사용 가능한 구조화된 데이터로 변환 한다.2. 출력 검증모델이 예상치 못한 출력을 반환할경우 적절한 에러 메시지를 제공하거나 기본값을 반환하도록 처리할 수 있다.3. 출력 표준화언어 모델의 출력이 항상 일관된 형식으로 제공되도록 보장한다. BaseOuputParser커스텀 OutputParser 를 정의해 사용from langchain_core.output_parsers.base impo.. 2026. 5. 19. LangChain 시작 open AI API 사용할거임OPENAI_API_KEY="sk-...".env 파일 만들어서 함환경변수 불러오기from dotenv import load_dotenvimport osload_dotenv()f'{os.environ['OPENAI_API_KEY'][:3]}...''sk-...' 1. LLM & Chat modelLangChain은 LLM 과 Chat model 두가지가 있다. LLM (Large Language Model)특징:1. 텍스트를 입력 받고 텍스트 툴력을 생성한다.2. 단순한 프롬프트 기반 입/출력을 처리하기 위한 모델3. 사용자가 입력한 텍스트를 분석하고, 그에 대한 결과 출력주요 사용 사례단일 질문-답변텍스트 생성간단한 프롬프트 처리를 위한 작업Chat Model특징:1. .. 2026. 5. 15. 이전 1 다음
