[LangChain] AI 개발을 위한 첫걸음 – 초보자를 위한 랭체인 설치와 기본 환경 구성 방법

랭체인

LangChain은 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션을 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. 자연어 처리, 데이터 저장소 연동, 추론 등 다양한 AI 기능을 손쉽게 구현할 수 있어 최근 많은 개발자들이 주목하고 있습니다. 이번 글에서는 LangChain을 처음 접하는 분들을 위해 설치 방법과 기본 환경 설정 과정을 단계별로 안내합니다.

 

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1. Python 환경 준비

LangChain은 Python 3.8 이상에서 동작합니다.
터미널(명령 프롬프트)에서 아래 명령어로 Python 버전을 확인하세요.

python --version

 

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2. 가상 환경(venv) 설정 (권장)

프로젝트별로 독립적인 환경을 유지하려면 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다.

python -m venv langchain_env

운영체제에 따라 가상 환경을 활성화하세요.

• Windows

  langchain_env\Scripts\activate

• Mac/Linux

  source langchain_env/bin/activate

 

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3. LangChain 및 필수 패키지 설치

가상 환경이 활성화된 상태에서 아래 명령어를 실행합니다.

pip install langchain

추가로, OpenAI API와 연동하려면 다음 패키지도 설치하세요.

pip install langchain-openai

실험적 기능이 필요하다면:

pip install langchain-experimental

LangChain을 REST API로 배포하려면:

pip install "langserve[all]"

Conda 환경을 사용한다면:

conda install langchain -c conda-forge

 

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4. 설치 확인

설치가 정상적으로 완료되었는지 아래 코드를 실행해 확인할 수 있습니다.

from langchain import __version__
print("LangChain 버전:", __version__)

 

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5. OpenAI API 키 설정

OpenAI 모델을 사용하려면 API 키가 필요합니다.
환경 변수로 설정하는 것이 일반적입니다.

export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"  # Mac/Linux
# Windows에서는 set OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

 

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6. LangChain 기본 예제 실행

설치가 끝났다면, 아래와 같이 간단한 예제 코드를 실행해 LangChain이 잘 동작하는지 확인해보세요.

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
response = llm.predict("안녕하세요, LangChain은 무엇인가요?")
print(response)

 

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마무리

이렇게 LangChain 설치와 기본 환경 구성을 마치면, AI 파이프라인 구축의 첫 단계를 성공적으로 시작한 것입니다. 앞으로 LangChain을 활용해 다양한 언어 모델 기반 애플리케이션을 개발해볼 수 있습니다. 다음 글에서는 실제 애플리케이션 개발 방법과 실전 예제를 다뤄보겠습니다.

 

[LangChain] AI 개발을 위한 첫걸음, 초보자를 위한 랭체인 설치와 기본 환경 구성 방법

 

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