LangChain 시작하기: 필수 라이브러리 설치 및 환경 설정

1. LangChain이란?

LangChain은 대형 언어 모델(LLM)과 연동하여 강력한 AI 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다. 특히 LangChain을 활용하면 자연어 처리, 문서 요약, 질의응답 시스템, 챗봇 등을 손쉽게 구현할 수 있습니다.

2. 필수 라이브러리 설치

LangChain을 사용하려면 몇 가지 필수 패키지를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 실행하여 필요한 패키지를 설치합니다.

!pip install langchain-openai
!pip install tiktoken
!pip install langchain-community langchain-core
!pip install pypdf
!pip install faiss-cpu

각 라이브러리의 역할

• langchain-openai: OpenAI의 GPT 모델과 LangChain을 연동할 수 있도록 도와주는 패키지
• tiktoken: OpenAI의 토크나이저로, LLM의 입력을 효과적으로 처리하는 데 필요
• langchain-community / langchain-core: LangChain의 주요 기능을 제공하는 핵심 라이브러리
• pypdf: PDF 문서를 불러와 분석할 때 사용
• faiss-cpu: 벡터 검색을 최적화하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능을 구현할 때 필수

3. API 키 설정하기

LangChain에서 OpenAI 모델을 사용하려면 API 키를 설정해야 합니다. 아래 코드를 실행하여 OpenAI API 키를 환경 변수에 저장합니다.

import os
import getpass

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

코드 설명

1. os.environ을 사용하여 환경 변수에 API 키를 저장합니다.
2. getpass.getpass()를 활용하면 API 키를 입력할 때 화면에 노출되지 않습니다.

주의: API 키를 코드에 직접 입력하지 마세요! 보안상 위험할 수 있습니다.

4. LangChain 간단한 테스트 실행

라이브러리가 정상적으로 설치되었는지 확인하기 위해 간단한 LangChain 코드를 실행해 봅시다.

from langchain_openai import ChatOpenAI

# GPT-4o-mini 모델을 사용하여 LangChain 객체 생성
chat = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o-mini")

# 간단한 질문 실행
response = chat.invoke("LangChain이란 무엇인가요?")
print(response)

이 코드를 실행하면 LangChain을 통해 GPT-4o-mini 모델이 응답을 생성하고 출력하는 것을 확인할 수 있습니다.

5. 프로젝트 폴더 구조 정리

LangChain 프로젝트를 체계적으로 관리하기 위해 다음과 같은 폴더 구조를 추천합니다.

/my-langchain-project
├── main.py  # 메인 실행 파일
├── requirements.txt  # 설치해야 할 패키지 목록
├── .env  # 환경 변수 파일 (API 키 저장)
├── data/  # 문서 저장 폴더 (PDF, 텍스트 파일 등)
├── models/  # 사전 학습된 모델 저장 폴더
└── utils/  # 유틸리티 함수 모음

.env 파일 활용하기

환경 변수를 코드에 직접 입력하는 것은 보안상 위험합니다. 대신 .env 파일을 만들어 API 키를 저장하고, dotenv 라이브러리를 활용하면 안전하게 관리할 수 있습니다.

1. .env 파일 생성 후 아래 내용 입력:

OPENAI_API_KEY=your-api-key-here

1. Python 코드에서 .env 파일 불러오기:

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

이제 코드에서 os.getenv("OPENAI_API_KEY")를 사용하여 API 키를 불러올 수 있습니다.

6. 마무리 및 다음 단계

이번 글에서는 LangChain을 시작하기 위한 필수 라이브러리 설치 및 환경 설정 방법을 알아보았습니다. 다음 글에서는 Streaming 기능을 활용한 실시간 응답 구현에 대해 다룰 예정입니다.

다음 글 예고: LangChain Streaming 기능으로 실시간 챗봇 만들기