Gradio를 활용한 아동문학가 AI 튜토리얼
- OpenAI의 GPT-3.5-turbo 모델을 사용하여 아동문학가 AI를 만드는 과정을 소개합니다.
- Gradio 웹 인터페이스 구현과 LangChain을 활용한 AI와의 상호작용 방법을 배웁니다.
- 실습은 Python 기본 지식이 필요하며, 가상 환경 설정 및 필요한 패키지 설치 방법을 포함합니다.
1. 소개
이 강의록에서는 OpenAI의 GPT-3.5-turbo 모델을 사용하여 아동문학가 AI를 만드는 방법을 설명합니다. Gradio 라이브러리를 활용하여 웹 인터페이스를 구현하고, LangChain을 사용하여 AI와 상호작용하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 중고등학생을 대상으로 하며, 각 단계별로 매우 쉽게 설명되어 있습니다.
학습 목표
OpenAI API를 사용하는 방법을 배우기
.env 파일로 환경 변수 설정하기
Gradio를 사용하여 웹 애플리케이션 만들기
LangChain 라이브러리를 사용하여 AI 모델과 상호작용하기
필요한 사전 지식
Python 프로그래밍의 기본
가상 환경 설정 및 패키지 설치
실습 환경 설정 방법
Python 3.7 이상 설치
가상 환경 생성 및 활성화
필요한 패키지 설치 (
dotenv
,langchain-core
,langchain-openai
,gradio
)
2. 기본 개념 설명
핵심 용어 정의
OpenAI API: OpenAI에서 제공하는 인공지능 모델을 사용할 수 있는 API
LangChain: 여러 AI 모델을 결합하여 사용할 수 있게 해주는 라이브러리
Gradio: 웹 기반 인터페이스를 쉽게 만들 수 있는 라이브러리
기술의 작동 원리 간단 설명
이 프로젝트는 사용자로부터 입력을 받아 GPT-3.5-turbo 모델을 통해 답변을 생성하고, Gradio를 사용하여 웹 인터페이스로 결과를 표시합니다.
3. 단계별 실습 가이드
단계 1: 환경 설정
가상 환경 생성 및 활성화
먼저, Python 가상 환경을 생성하고 활성화합니다. 가상 환경은 프로젝트마다 독립적인 패키지들을 관리할 수 있게 도와줍니다.
명령어 프롬프트나 터미널을 열고 다음 명령어를 입력합니다:
python -m venv myenv
이제 가상 환경을 활성화합니다. 운영 체제에 따라 명령어가 다릅니다:
Windows:
myenvScriptsactivate
macOS/Linux:
source myenv/bin/activate
성공적으로 활성화되면, 프롬프트 앞에
(myenv)
라는 표시가 나타납니다.
필요한 패키지 설치
다음 명령어를 사용하여 필요한 Python 패키지를 설치합니다:
pip install python-dotenv langchain-core langchain-openai gradio
단계 2: API 키 설정
.env 파일 생성 및 설정
프로젝트 폴더에
.env
파일을 생성합니다..env
파일은 민감한 정보를 안전하게 저장하는 데 사용됩니다..env
파일을 열고 다음 내용을 입력합니다.your_openai_api_key_here
부분을 실제 OpenAI API 키로 대체해야 합니다:
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
API 키 로드 및 설정
Python 스크립트에서
.env
파일을 로드하고 API 키를 설정합니다:
import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
단계 3: LangChain과 OpenAI 설정
LangChain과 OpenAI 모델 설정 코드 추가
LangChain을 사용하여 OpenAI 모델을 설정하는 코드를 작성합니다:
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( [("system", "당신은 아동문학가입니다."), ("user", "{input}")] ) llm = ChatOpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY, model_name="gpt-3.5-turbo-0125") output_parser = StrOutputParser() chain = prompt | llm | output_parser
단계 4: Gradio 인터페이스 설정
Gradio 인터페이스 생성
Gradio를 사용하여 사용자 입력을 받아 AI의 답변을 표시하는 간단한 웹 애플리케이션을 만듭니다:
import gradio as gr def chat(user_input): return chain.invoke({'input': user_input}) demo = gr.Interface(fn=chat, inputs="text", outputs="text") demo.launch()
스크립트 실행
모든 코드를 작성한 후, 스크립트를 실행합니다. 웹 브라우저가 열리면서 Gradio 인터페이스가 표시됩니다.
스크립트를 실행하는 방법은 터미널에서 다음 명령어를 입력하는 것입니다:
python script_name.py
4. 심화 학습
고급 기능 소개
LangChain을 활용한 복잡한 대화 체인 구성
Gradio의 다양한 입력 및 출력 옵션 활용
실제 사용 사례 예시
아동문학 작가와의 가상 인터뷰
아동문학 책의 줄거리 생성
5. 정리 및 다음 단계
학습 내용 요약
OpenAI API와 LangChain을 사용하여 GPT-3.5-turbo 모델 설정
Gradio 인터페이스를 사용하여 웹 애플리케이션 생성
추가 학습 자료
다음 단계 제안
사용자 입력에 대한 다양한 반응을 추가하여 AI의 대화 능력 향상
Gradio를 활용한 인터페이스 디자인 개선
피드백 요청
설명이 충분히 자세하고 이해하기 쉬웠나요?
어떤 부분에서 추가 설명이 필요했나요?
실습을 따라하는 데 어려움은 없었나요?
튜토리얼을 통해 학습 목표를 달성했다고 느끼시나요?


