작심삼일

LangChain을 활용하면 단순한 언어 모델(LLM)을 넘어, 자율적으로 행동하는 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.이번 글에서는 Google Gemini Pro 모델과 ReAct 에이전트 프레임워크를 사용해,웹 검색과 파이썬 코드 실행이 가능한 스마트 에이전트를 구축하는 방법을 설명하겠습니다. 🚀📌 1. 환경 설정먼저 필요한 라이브러리를 임포트하고 환경 변수를 설정합니다.특히, SSL 인증을 비활성화하여 네트워크 요청에서 발생할 수 있는 보안 경고를 방지합니다.import osimport sslfrom langchain import hubfrom langchain_community.utilities.serpapi import SerpAPIWrapperfrom langchain_experimenta..

Google에서 제공하는 Generative AI API를 사용하면 강력한 AI 모델을 활용할 수 있습니다. 이 글에서는 Python 코드를 활용하여 다음과 같은 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.Google AI의 모델 리스트 조회프롬프트를 사용하여 AI 모델과 상호작용1. 사전 준비Google Generative AI API를 사용하기 위해서는 서비스 계정 키 파일이 필요합니다. 이를 환경 변수로 설정해야 합니다.import osos.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "agent/api-key.json"위 코드에서 "agent/api-key.json" 파일은 Google Cloud 콘솔에서 생성한 서비스 계정 키 파일입니다. 자신의 키 파일 경로로 수정해야..

언어 모델(LLM)은 기본적으로 "똑똑한 텍스트 생성기"입니다. 주어진 질문이나 문장을 기반으로 가장 적절한 텍스트를 출력할 뿐, 실제 행동을 취하는 것은 아닙니다. 예를 들어, "날씨가 어때?"라고 물어보면, "오늘 서울의 날씨는 맑습니다."라고 답할 수 있지만, 실제로 날씨를 검색하는 기능은 없습니다.💡 LangChain에서 '에이전트'가 필요한 이유LangChain에서는 이런 언어 모델이 단순한 답변 생성기가 아니라, 스스로 행동할 수 있도록 도와주는 기능을 추가할 수 있습니다. 이 역할을 하는 것이 바로 에이전트(Agent)입니다.에이전트는 언어 모델을 추론 엔진으로 사용하여 다음과 같은 과정을 수행합니다.어떤 행동을 해야 하는지 결정예를 들어, "서울의 날씨 알려줘"라고 하면, 단순히 문장을 ..