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파이썬
ChainLit: Python을 사용하여 빠르고 쉬운 LLM 앱 만들기

ChainLit: Python을 사용하여 빠르고 쉬운 LLM 앱 만들기

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Chainlit에 대한 궁극적인 가이드에 오신 것을 환영합니다. Chainlit는 언어 모델 응용 프로그램의 영역에서 게임을 바꾸는 혁신적인 Python 패키지입니다. 경험이 풍부한 개발자이든 인공 지능과 언어 모델의 세계에 발을 담그기 위한 초보자이든, 이 가이드는 여러분의 일관된 리소스가 될 것입니다.

다음 몇 섹션에서는 Chainlit가 무엇인지, 어떻게 설정하는지, 그리고 Streamlit과 같은 다른 도구와 어떻게 차별화되는지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 또한 주요 기능, 통합 및 Chainlit 애플리케이션의 사용자 정의와 배포 방법도 알아볼 것입니다. 그러면 시작해봅시다!

Chainlit이란 무엇인가요?

Chainlit은 언어 모델 응용 프로그램의 개발 및 배포를 간단하게하는 것을 목적으로하는 오픈 소스 Python 패키지입니다. 이를 사용하여 Python을 사용하여 AI 애플리케이션을 손쉽게 만들 수 있으며 몇 분 안에 ChatGPT와 유사한 사용자 인터페이스를 개발할 수 있습니다.

ℹ️

Chainlit의 주요 기능:

Chainlit은 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 또 다른 도구가 아니라 초기 설정에 대해 걱정할 필요없이 언어 모델 응용 프로그램을 구축할 수 있는 기본 뼈대 앱을 제공하는 것뿐만 아니라 더 쉬운 삶을 위해 설계된 종합 솔루션입니다.

다음은 Chainlit의 주요 기능 중 일부입니다:

  • 간소화된 개발: Chainlit은 OpenAI API로 구성된 기본 스켈레톤 앱을 제공합니다. 따라서 초기 설정에 대해 걱정하지 않고 언어 모델 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다.

  • 여러 통합: Chainlit은 LangChain과 Llama Index와 원활하게 통합됩니다. LangChain을 사용하면 학습하고 시간이 지남에 따라 적응할 수있는 챗봇을 구축할 수 있으며, Llama Index는 데이터 인덱싱 및 검색을 도와줍니다.

  • 높은 사용자 정의 가능성: Chainlit을 사용하면 main.py 파일의 load_chain 함수를 변경하여 체인을 추가 할 수 있습니다. 이러한 수준의 사용자 정의는 다른 비슷한 도구에서는 거의 볼 수 없습니다.

  • Docker 지원: Chainlit은 Docker 배포를 지원하므로 응용 프로그램과 해당 종속성을 단일 컨테이너로 패키지화하는 것이 더 쉬워집니다.

요약하면 Chainlit은 언어 모델 응용 프로그램의 개발 및 배포를 간소화하는 기능이 풍부한 환경을 제공합니다. 간단한 챗봇을 구축하든 복잡한 AI 기반 웹 애플리케이션을 구축하든, Chainlit은 여러분을 지원해줍니다.

Chainlit vs Streamlit: 누가 더 좋으신가요?

데이터 과학 또는 인공 지능을위한 웹 애플리케이션을 구축할 때 Streamlit은 많은 사람들에게 선호되는 선택이었습니다. 그러나 Chainlit은 몇 가지 흥미로운 이유로 인해 빠르게 인기를 얻고 있습니다.

정의: Streamlit은 데이터 과학 및 기계 학습을위한 웹 앱을 생성하는 데 사용되는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 간결함과 빠른 배포 기능으로 유명합니다. 그러나 특히 언어 모델 응용 프로그램에 대해 이야기 할 때 Chainlit과 어떻게 비교될까요?

  • 사용자 인터페이스: Streamlit은 데이터 시각화에 뛰어나지만 챗봇과 같은 복잡하고 대화 형 애플리케이션을 구축해야하는 경우 제한적입니다. Chainlit은 ChatGPT와 유사한 사용자 인터페이스를 만들 수 있으므로 언어 모델 응용 프로그램에 더 적합합니다.

  • 사용자 정의 가능성: Streamlit은 제한된 사용자 정의 옵션을 제공합니다. 기능을 향상시키기위해 종종 타사 라이브러리에 의존해야합니다. Chainlit은 더 유연한 환경을 제공하여 UI 및 백엔드 로직을 모두 사용자 정의 할 수 있습니다.

  • 시각 디버깅: Chainlit이 정말 뛰어나다고 할 수있는 한 가지는 언어 모델의 중간 단계 및 사고 과정을 시각화할 수있는 능력입니다. 이 기능은 디버깅 및 모델이 특정 출력에 도달하는 방법을 이해하는 데 매우 유용합니다.

  • 배포의 용이성: 두 도구 모두 여러 배포 옵션을 제공하지만 Chainlit은 Docker 배포를 지원함으로써 한 걸음 더 나아갑니다. 이렇게하면 애플리케이션 및 해당 종속성을 단일 컨테이너로 패키지화하여 배포 프로세스를 간소화 할 수 있습니다.

아래 예제는 Chainlit과 Streamlit에서 챗봇을 만드는 방법의 차이를 보여주는 빠른 예입니다.

Chainlit 예제:

import chainlit as cl
 
def main():
    cl.title("Chainlit 챗봇")
    user_input = cl.text_input("메시지를 입력하세요:")
    if user_input:
        cl.write(f"당신이 말한 것: {user_input}")
        cl.write("Chatbot: 어떻게 도와 드릴까요?")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

Streamlit 예제:

import streamlit as st
 
def main():
    st.title("Streamlit 챗봇")
    user_input = st.text_input("메시지를 입력하세요:")
    if user_input:
        st.write(f"당신이 말한 것: {user_input}")
        st.write("Chatbot: 어떻게 도와 드릴까요?")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

Chainlit 코드는 Streamlit 코드와 거의 동일하지만 Chainlit 버전은 기본적으로 더 많은 기능과 사용자 정의 옵션을 제공합니다.

Chainlit 사용 방법: 빠른 시작

1분 안에 Chainlit 설정

시스템에 Chainlit을 설치하고 실행하는 것은 매우 쉽습니다. 다음 단계를 따라주세요:

  1. Python 설치: 시스템에 Python이 설치되어 있는지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 공식 Python 웹 사이트 (opens in a new tab)에서 다운로드 할 수 있습니다.

  2. Chainlit 설치: 터미널을 열고 다음 명령을 실행하여 Chainlit을 설치하십시오.

    pip install chainlit
  3. 설치 확인: Chainlit이 성공적으로 설치되었는지 확인하기 위해 터미널에서 다음 명령을 실행하십시오.

    chainlit --version

    해당 명령이 Chainlit 버전을 반환하면 설치가 완료된 것입니다!

  4. Initial Setup: 설치 후, 체인릿 어플리케이션을 처음으로 만들 수 있습니다. 새로운 파이썬 파일을 생성하고 체인릿을 가져와 프로젝트를 시작하세요.

아래는 간단한 체인릿 예제입니다:

import chainlit as cl
 
def main():
    cl.title("안녕, 체인릿!")
    cl.button("클릭해주세요")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

이 코드를 hello_chainlit.py라는 파일에 저장하고 다음 명령을 사용하여 실행하세요:

chainlit run hello_chainlit.py

첫 체인릿 어플리케이션이 실행되며, 생성된 URL을 통해 상호작용할 수 있습니다.

체인릿 예제: 체인릿을 사용하여 챗봇 만들기

체인릿을 설치하고 기본 예제를 확인했으므로, 더 복잡한 어플리케이션을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. 체인릿은 단순한 UI를 만드는 것뿐만 아니라, GPT-3나 GPT-4와 같은 언어 모델의 기능을 활용하여 견고하고 상호작용적인 어플리케이션을 구축하는 데에 중점을 두고 있습니다.

  • 챗봇 만들기: 체인릿은 챗봇을 만드는 과정을 간소화합니다. LangChain과 통합하여 대화뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 학습할 수 있는 챗봇을 구축할 수 있습니다.

  • 데이터 시각화: 체인릿을 사용하면 다양한 유형의 데이터 시각화를 어플리케이션에 통합할 수 있어 복잡한 데이터 세트를 해석하기 쉽습니다.

  • 사용자 인증: 어플리케이션에 사용자 인증이 필요한 경우, 체인릿이 제공하는 로그인 및 등록 기능을 손쉽게 구현할 수 있습니다.

다음은 체인릿의 기능을 보여주는 조금 더 복잡한 예제입니다:

import chainlit as cl
 
def main():
    cl.title("체인릿 챗봇")
    user_input = cl.text_input("메시지를 입력하세요:")
    if user_input:
        cl.write(f"당신이 말한 것: {user_input}")
        cl.write("챗봇: 무엇을 도와드릴까요?")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

이 코드를 실행하면 메시지를 입력하고 응답을 받을 수 있는 기본적인 챗봇 인터페이스가 생성됩니다.

LangChain과 함께 체인릿 사용하기

강력하고 다용도로 사용할 수 있는 언어 모델 어플리케이션을 구축할 때, 다른 플랫폼과 도구와의 통합은 종종 필수적입니다. 체인릿은 이 측면에서 빛나며, 다양한 플랫폼과 원활하게 통합할 수 있습니다.

통합 정의: 체인릿의 통합은 애플리케이션의 기능을 확장하기 위해 다른 플랫폼, 라이브러리 또는 API와의 연결 및 협업작업을 가능하게 하는 능력을 말합니다.

  • LangChain 통합: 체인릿이 제공하는 가장 강력한 통합 중 하나는 LangChain과의 통합입니다. 이를 통해 사용자와 상호작용하면서 점차 학습할 수 있는 챗봇을 구축할 수 있습니다. LangChain은 사용자와 상호작용함에 따라 기계학습 알고리즘을 사용하여 더 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.

  • Llama Index 통합: 어플리케이션에 고급 데이터 색인 및 검색 기능이 필요한 경우, 체인릿은 Llama Index와 원활하게 통합됩니다. Llama Index는 효율적인 데이터 관리를 위해 설계된 플랫폼입니다.

  • OpenAI API: 체인릿은 OpenAI API와 사전 구성되어 있어 GPT-3나 GPT-4 모델의 기능을 쉽게 활용할 수 있습니다.

다음은 LangChain과 체인릿을 통합하는 방법을 보여주는 간단한 예제입니다:

import chainlit as cl
import langchain as lc
 
def main():
    cl.title("체인릿-LangChain 챗봇")
    user_input = cl.text_input("메시지를 입력하세요:")
    
    if user_input:
        response = lc.get_response(user_input)
        cl.write(f"당신이 말한 것: {user_input}")
        cl.write(f"챗봇: {response}")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

이 예제에서는 Chainlit과 LangChain 라이브러리를 모두 가져옵니다. lc.get_response() 함수는 LangChain에서 사용자 입력에 기반한 챗봇 응답을 반환하는 가상의 함수입니다. 이는 체인릿을 다른 플랫폼과 쉽게 통합하여 더 복잡한 어플리케이션을 구축할 수 있는 것을 보여줍니다.

체인릿 어플리케이션을 Chainlit에서 사용자 정의하기

체인릿을 차별화하는 주요 요소 중 하나는 특정 요구에 맞게 어플리케이션을 맞춤 설정할 수 있는 다양한 옵션을 제공한다는 점입니다.

  • UI 사용자 정의: 체인릿을 사용하면 UI를 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다. 버튼, 텍스트 필드, 복잡한 데이터 시각화 등을 추가하여 어플리케이션을 더 상호작용적으로 만들 수 있습니다.

  • 백엔드 사용자 정의: 체인릿은 프론트엔드 뿐만 아니라 백엔드 로직도 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 main.py 파일의 load_chain 함수를 수정하여 체인을 추가하면 어플리케이션의 동작 방식을 변경할 수 있습니다.

  • 테마 사용자 정의: 어플리케이션의 디자인에 특별한 요구가 있는 경우, 체인릿을 사용하여 사용자 정의 테마를 적용할 수 있습니다. 색상, 글꼴, 레이아웃을 변경하여 브랜드 정체성과 일치시킬 수 있습니다.

다음은 체인릿에서 UI 사용자 정의를 보여주기 위한 간단한 예제입니다:

import chainlit as cl
 
def main():
    cl.title("커스터마이즈된 체인릿 앱")
    cl.theme("dark")
    
    user_input = cl.text_input("메시지를 입력하세요:", style="bold")
    
    if user_input:
        cl.write(f"당신이 말한 것: {user_input}", style="italic")
        cl.write("챗봇: 무엇을 도와드릴까요?", style="underline")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

이 예제에서는 테마를 "dark"로 설정하고 여러 요소에 다른 텍스트 스타일을 적용합니다. 이를 통해 체인릿에서 UI를 쉽게 사용자 정의하여 어플리케이션을 더 흥미롭게 만들 수 있음을 보여줍니다.

구글 앱 엔진에 체인릿 어플리케이션 배포하기

체인릿 어플리케이션을 만들었다면, 다음 단계는 배포입니다. 체인릿은 여러 배포 옵션을 제공하여 어플리케이션을 세상과 공유하기 쉽도록 합니다.

  • 로컬 배포: 체인릿 어플리케이션을 로컬 머신에서 실행하는 것이 가장 간단한 방법입니다. 이는 테스트와 디버깅에 적합합니다.

  • 클라우드 배포: 보다 견고하고 확장 가능한 솔루션을 원한다면, 체인릿 어플리케이션을 AWS, Azure 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼에 배포할 수 있습니다.

  • Docker Deployment: Chainlit은 Docker도 지원하므로 애플리케이션과 해당 의존성을 단일 컨테이너로 패키징할 수 있습니다. 이는 특히 애플리케이션이 모든 기기에서 동일한 방식으로 실행되도록 보장하는 데 유용합니다.

다음은 Docker를 사용하여 Chainlit 애플리케이션을 배포하는 방법을 보여주는 간단한 예입니다:

  1. 다음 내용을 포함하는 Dockerfile을 생성합니다:

    FROM python:3.8
    RUN pip install chainlit
    COPY . /app
    WORKDIR /app
    CMD ["chainlit", "run", "your_app.py"]
  2. Docker 이미지를 빌드합니다:

    docker build -t your_chainlit_app .
  3. Docker 컨테이너를 실행합니다:

    docker run -p 8501:8501 your_chainlit_app

이제 Chainlit 애플리케이션에는 http://localhost:8501에서 액세스할 수 있습니다.

결론

Chainlit은 언어 모델 애플리케이션의 개발과 배포를 간소화하는 강력한 도구입니다. 사용자 친화적 인터페이스, 다양한 맞춤 설정 옵션 및 원활한 통합을 제공하여 Chainlit은 인공 지능 및 언어 모델 분야에서 혁신적인 변화를 가져옵니다.

FAQ

Chainlit은 무엇인가요?

Chainlit은 언어 모델 애플리케이션의 개발을 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 Python 패키지입니다.

Chainlit을 설치하는 방법은 무엇인가요?

pip install chainlit 명령어를 사용하여 Chainlit을 설치할 수 있습니다. 설치를 확인하려면 chainlit --version을 실행하십시오.

Chainlit UI를 사용자 정의하는 방법은 무엇인가요?

Chainlit은 다양한 사용자 정의 옵션을 제공합니다. UI 요소, 테마 및 백엔드 로직을 변경하여 필요에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다.

이제 Chainlit의 주제를 완벽하게 익히기 위한 포괄적인 안내서를 제공했습니다. 챗봇, 데이터 시각화 앱 또는 다른 언어 모델 애플리케이션을 구축하든지, Chainlit은 아이디어를 현실로 만들기 위해 필요한 기능과 유연성을 제공합니다.

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