[PYTHON/LANGCHAIN] 채팅 히스토리를 갖고 CHROMA 벡터 저장소 검색하기

■ 채팅 히스토리를 갖고 CHROMA 벡터 저장소를 검색하는 방법을 보여준다. ※ OPENAI_API_KEY 환경 변수 값은 .env 파일에 정의한다. ▶ main.py

[PYTHON/LANGCHAIN] loads 함수 : JSON 파일에서 RunnableSequence 객체 만들기

■ loads 함수를 사용해 JSON 파일에서 RunnableSequence 객체를 만드는 방법을 보여준다. ※ OPENAI_API_KEY 환경 변수 값은 .env 파일에 정의한다. ▶ main.py

[PYTHON/LANGCHAIN] ChatOpenAI 클래스 : openai_api_key 속성을 사용해 OPENAI_API_KEY 값 구하기

■ ChatOpenAI 클래스의 openai_api_key 속성을 사용해 OPENAI_API_KEY 값을 구하는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ install python-dotenv langchain-openai 명령을

[PYTHON/LANGCHAIN] loads 함수 : JSON 문자열에서 RunnableSequence 객체 만들기

■ loads 함수를 사용해 JSON 문자열에서 RunnableSequence 객체를 만드는 방법을 보여준다. ※ OPENAI_API_KEY 환경 변수 값은 .env 파일에 정의한다. ▶ main.py

[PYTHON/LANGCHAIN] dump 함수 : RunnableSequence 객체에서 JSON 파일 생성하기

■ dump 함수를 사용해 RunnableSequence 객체에서 JSON 파일을 생성하는 방법을 보여준다. ※ OPENAI_API_KEY 환경 변수 값은 .env 파일에 정의한다. ▶ main.py

[PYTHON/LANGCHAIN] dumps 함수 : RunnableSequence 객체에서 JSON 문자열 구하기

■ dumps 함수를 사용해 RunnableSequence 객체에서 JSON 문자열을 구하는 방법을 보여준다. ※ OPENAI_API_KEY 환경 변수 값은 .env 파일에 정의한다. ▶ main.py

[PYTHON/LANGCHAIN] @tool 데코레이터 : args_schema 인자에 BaseModel 파생 객체 설정하기

■ @tool 데코레이터의 args_schema 인자에 BaseModel 파생 객체를 설정하는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install langchain 명령을

[PYTHON/LANGCHAIN] @tool 데코레이터 : 대상 함수의 인자에 Annotated 객체를 사용해 인자 구문 분석 지원하기

■ @tool 데코레이터를 사용해 대상 함수의 인자에 Annotated 객체를 사용해 인자 구문 분석을 지원하는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

[PYTHON/LANGCHAIN] BaseOutputParser 클래스 : 커스텀 출력 파서를 체인에서 사용하기

■ BaseOutputParser 클래스를 사용해 커스텀 출력 파서를 체인에서 사용하는 방법을 보여준다. ※ OPENAI_API_KEY 환경 변수 값은 .env 파일에 정의한다. ▶ main.py

[PYTHON/LANGCHAIN] @tool 데코레이터 : 비동기 함수를 StructuredTool 객체 만들기

■ @tool 데코레이터를 사용해 비동기 함수를 StructuredTool 객체로 만드는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install langchain 명령을

[PYTHON/LANGCHAIN] @tool 데코레이터 : 함수를 StructuredTool 객체 만들기

■ @tool 데코레이터를 사용해 함수를 StructuredTool 객체로 만드는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install langchain 명령을 실행했다.

[PYTHON/LANGCHAIN] BaseOutputParser 클래스 : 커스텀 출력 파서 만들기

■ BaseOutputParser 클래스를 사용해 커스텀 출력 파서를 만드는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install langchain 명령을 실행했다.

[PYTHON/LANGCHAIN] RunnableGenerator 클래스 : 커스텀 출력 파서 만들기

■ RunnableGenerator 클래스를 사용해 커스텀 출력 파서를 만드는 방법을 보여준다. ※ OPENAI_API_KEY 환경 변수 값은 .env 파일에 정의한다. ▶ main.py

[PYTHON/LANGCHAIN] GenericLoader 클래스 : 커스텀 로더 만들기

■ GenericLoader 클래스를 사용해 커스텀 로더를 만드는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install langchain langchain-community tqdm 명령을

[PYTHON/LANGCHAIN] GenericLoader 클래스 : from_filesystem 메소드에서 path/glob/show_progress/parser 인자를 사용해 GenericLoader 객체 만들기

■ GenericLoader 클래스의 from_filesystem 메소드에서 path/glob/show_progress/parser 인자를 사용해 GenericLoader 객체를 만드는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install

[PYTHON/LANGCHAIN] FileSystemBlobLoader 클래스 : 생성자에서 path/glob/show_progress 인자를 사용해 FileSystemBlobLoader 객체 만들기

■ FileSystemBlobLoader 클래스의 생성자에서 path/glob/show_progress 인자를 사용해 FileSystemBlobLoader 객체를 만드는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install langchain

[PYTHON/LANGCHAIN] Blob 클래스 : as_string 메소드를 사용해 문자열 구하기

■ Blob 클래스의 as_string 메소드를 사용해 문자열을 구하는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install langchain 명령을 실행했다.

[PYTHON/LANGCHAIN] Blob 클래스 : as_bytes 메소드를 사용해 bytes 객체 구하기

■ Blob 클래스의 as_bytes 메소드를 사용해 bytes 객체를 구하는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install langchain 명령을

[PYTHON/LANGCHAIN] Blob 클래스 : encoding/source/metadata 속성 사용하기

■ Blob 클래스의 encoding/source/metadata 속성을 사용하는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install langchain 명령을 실행했다. meow.txt

[PYTHON/LANGCHAIN] Blob 클래스 : from_path 정적 메소드를 사용해 파일 로드하기

■ Blob 클래스의 from_path 정적 메소드를 사용해 파일을 로드하는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install langchain 명령을

[PYTHON/LANGCHAIN] BaseBlobParser 클래스 : 커스텀 BLOB 파서 만들기

■ BaseBlobParser 클래스를 사용해 커스텀 BLOB 파서를 만드는 방법을 보여준다. ▶ main.py

▶ requirements.txt

※ pip install langchain 명령을 실행했다.