■ ConversationEntityMemory 클래스의 entity_store 속성을 사용해 특정 엔티티 사실을 구하는 방법을 보여준다.
※ OPENAI_API_KEY 환경 변수 값은 .env 파일에 정의한다.
▶ main.py
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from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.memory.prompt import ENTITY_MEMORY_CONVERSATION_TEMPLATE from langchain.memory import ConversationEntityMemory from langchain.chains import ConversationChain load_dotenv() chatOpenAI = ChatOpenAI(model = "gpt-4o-mini") conversationEntityMemory = ConversationEntityMemory(llm = chatOpenAI) conversationChain = ConversationChain( llm = chatOpenAI, prompt = ENTITY_MEMORY_CONVERSATION_TEMPLATE, memory = conversationEntityMemory ) conversationChain.predict( input = "테디와 셜리는 한 회사에서 일하는 동료입니다. 테디는 개발자이고 셜리는 디자이너입니다. 그들은 최근 회사에서 일하는 것을 그만두고 자신들의 회사를 차릴 계획을 세우고 있습니다." ) print(conversationEntityMemory.entity_store.store) """ {'테디': '테디는 개발자로, 셜리와 한 회사에서 일하는 동료이며, 두 사람은 최근 회사에서 일하는 것을 그만두고 자신들의 회사를 차릴 계획을 세우고 있습니다.', '셜리': '셜리는 한 회사에서 디자이너로 일하며, 최근 회사에서 일하는 것을 그만두고 테디와 함께 자신들의 회사를 차릴 계획을 세우고 있습니다.'} """ |
▶ requirements.txt
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aiohappyeyeballs==2.4.4 aiohttp==3.11.11 aiosignal==1.3.2 annotated-types==0.7.0 anyio==4.8.0 async-timeout==4.0.3 attrs==24.3.0 certifi==2024.12.14 charset-normalizer==3.4.1 distro==1.9.0 exceptiongroup==1.2.2 frozenlist==1.5.0 greenlet==3.1.1 h11==0.14.0 httpcore==1.0.7 httpx==0.28.1 idna==3.10 jiter==0.8.2 jsonpatch==1.33 jsonpointer==3.0.0 langchain==0.3.14 langchain-core==0.3.29 langchain-openai==0.3.0 langchain-text-splitters==0.3.5 langsmith==0.2.10 multidict==6.1.0 numpy==1.26.4 openai==1.59.6 orjson==3.10.14 packaging==24.2 propcache==0.2.1 pydantic==2.10.5 pydantic_core==2.27.2 python-dotenv==1.0.1 PyYAML==6.0.2 regex==2024.11.6 requests==2.32.3 requests-toolbelt==1.0.0 sniffio==1.3.1 SQLAlchemy==2.0.37 tenacity==9.0.0 tiktoken==0.8.0 tqdm==4.67.1 typing_extensions==4.12.2 urllib3==2.3.0 yarl==1.18.3 |
※ pip install python-dotenv langchain langchain-openai 명령을 실행했다.