ChainLit: 빠르고 쉬운 Python LLM 앱 만들기

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Jennie Rose

Published on 2024. 4. 30.

Chainlit에 대한 최종 가이드에 오신 것을 환영합니다. Chainlit은 언어 모델 애플리케이션의 영역에서 게임을 변화시키는 혁신적인 Python 패키지입니다. 뉴비 개발자이거나 AI와 언어 모델의 세계에 발을 담그려는 초보자일지라도, 이 가이드는 여러분의 일체형 리소스입니다.

다음 몇 섹션에서는 Chainlit이 무엇인지, 어떻게 설정하고 다른 Streamlit 같은 도구와 동일한 이유를 알아보겠습니다. 또한 Chainlit의 주요 기능, 통합, 사용자 정의 및 배포 방법에 대해서도 살펴보겠습니다. 그러면 시작해봅시다!

Chainlit이란?

Chainlit은 언어 모델 애플리케이션의 개발과 배포를 단순화하기 위해 특별히 설계된 오픈소스 Python 패키지입니다. Python을 사용하여 AI 애플리케이션을 손쉽게 생성하고 몇 분이면 ChatGPT와 유사한 사용자 인터페이스를 개발할 수 있게 해줍니다.

Chainlit vs Streamlit: 어느 쪽이 더 나은가요?

데이터 과학이나 AI를 위한 웹 애플리케이션을 구축할 때 많은 사람들은 Streamlit을 주로 선택합니다. 하지만 Chainlit은 몇 가지 흥미로운 이유로 빠르게 인기를 얻고 있습니다.

정의: Streamlit은 데이터 과학 및 머신러닝을 위한 웹 앱 생성에 사용되는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 간단함과 빠른 배포 기능으로 알려져 있습니다. 그렇다면 특히 언어 모델 애플리케이션에 대해 이야기할 때 Chainlit과 어떻게 비교되는지 알아보겠습니다.

• 사용자 인터페이스: Streamlit은 데이터 시각화에 우수하지만 챗봇과 같이 복잡하고 인터렉티브한 애플리케이션을 구축해야 할 때 제약이 있습니다. 반면 Chainlit은 ChatGPT와 유사한 사용자 인터페이스를 생성할 수 있기 때문에 언어 모델 애플리케이션에 더 적합합니다.

• 사용자 정의: Streamlit은 제한된 사용자 정의 옵션을 제공합니다. 대부분의 경우, 기능을 향상하기 위해 제3자 라이브러리에 의존해야 합니다. Chainlit은 더 유연한 환경을 제공하여 UI와 백엔드 로직을 모두 사용자 정의할 수 있습니다.

• 시각적 디버깅: Chainlit이 진정으로 빛나는 한 가지 측면은 언어 모델의 중간 단계와 생각 과정을 시각화할 수 있는 능력입니다. 이 기능은 디버깅과 모델이 특정 출력에 도달하는 방법을 이해하는 데 매우 유용합니다.

• 배포 용이성: 두 도구는 다양한 배포 옵션을 제공하지만, Chainlit은 도커 배포를 지원하는 한 발 더 나아갑니다. 이를 통해 애플리케이션과 해당 종속성을 하나의 컨테이너로 패키지화하는 것이 더 쉬워집니다.

다음은 Chainlit과 Streamlit에서 챗봇을 생성하는 방법의 차이를 보여주는 간단한 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 내용: {user_input}")
        cl.write("챗봇: 무엇을 도와드릴까요?")
 
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 내용: {user_input}")
        st.write("챗봇: 무엇을 도와드릴까요?")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

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

Chainlit 사용 방법: 빠른 시작

1분 안에 Chainlit 설정하기

시스템에서 Chainlit을 설정하고 실행하는 것은 매우 쉽습니다. 다음은 그 단계들입니다:

1. Python 설치: 시스템에 Python이 설치되어 있는지 확인하세요. 설치되어 있지 않은 경우 공식 Python 웹사이트 (opens in a new tab)에서 다운로드할 수 있습니다.

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

   pip install chainlit

3. 설치 확인: Chainlit이 정상적으로 설치되었는지 확인하려면 터미널에서 다음 명령을 실행하세요.

   chainlit --version

   만약 명령이 Chainlit 버전을 반환하면, 설치가 완료된 것입니다!

4. 초기 설정: 설치 후 첫 번째 Chainlit 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 새로운 Python 파일을 생성하고 Chainlit을 불러와 프로젝트를 시작하세요.

다음은 시작을 위한 간단한 Chainlit 예제입니다:

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

이 코드를 hello_chainlit.py라는 파일로 저장하고 다음 명령어를 사용하여 실행하세요:

chainlit run hello_chainlit.py

첫 번째 Chainlit 애플리케이션이 실행되며, 생성된 URL을 통해 상호작용할 수 있습니다.

Chainlit 예제: Chainlit으로 챗봇 만들기

이제 Chainlit을 설치했고 기본 예제를 살펴보았으므로, 더 복잡한 애플리케이션을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. Chainlit은 단순한 UI를 만드는 것뿐만 아니라 GPT-3 또는 GPT-4와 같은 언어 모델의 기능을 최대한 활용할 수 있는 강력하고 상호작용적인 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 줍니다.

• 챗봇 만들기: Chainlit은 챗봇을 만드는 과정을 간소화합니다. LangChain과 통합하여 대화뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 학습하는 챗봇을 구축할 수 있습니다.

• 데이터 시각화: Chainlit을 사용하면 다양한 유형의 데이터 시각화를 애플리케이션에 통합할 수 있어 복잡한 데이터 집합을 해석하기 쉬워집니다.

• 사용자 인증: 애플리케이션이 사용자 인증을 필요로 하는 경우 Chainlit이 지원합니다. 로그인 및 등록 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다.

Chainlit의 기능을 더 잘 보여주는 더 복잡한 예제입니다:

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("챗봇: 어떻게 도와드릴까요?")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

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

Chainlit과 LangChain 함께 사용하기

강력하고 다용도로 사용할 수 있는 언어 모델 애플리케이션을 구축할 때 다른 플랫폼과 도구와의 통합은 종종 필수적입니다. Chainlit은 이 측면에서 빛나며 다양한 플랫폼과의 원활한 통합을 제공합니다.

정의: Chainlit의 통합은 애플리케이션의 기능을 확장하기 위해 다른 플랫폼, 라이브러리 또는 API와 연결하여 조화롭게 작동하는 능력을 말합니다.

• LangChain 통합: Chainlit에서 제공하는 가장 강력한 통합 중 하나는 LangChain과의 통합입니다. 이를 통해 대화뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 더 정확한 응답을 제공하기 위해 머신러닝 알고리즘을 활용한 챗봇을 구축할 수 있습니다.

• Llama Index 통합: 애플리케이션이 고급 데이터 인덱싱 및 검색을 필요로 하는 경우, Chainlit이 지원합니다. 효율적인 데이터 관리를 위해 설계된 Llama Index와 원활하게 통합됩니다.

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

다음은 Chainlit을 LangChain과 통합하는 방법을 보여주는 빠른 예입니다:

import chainlit as cl
import langchain as lc
 
def main():
    cl.title("Chainlit-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 불러옵니다. lc.get_response() 함수는 LangChain에서 가져온 가상의 함수로 사용자 입력에 기반한 챗봇 응답을 반환합니다. 이는 다른 플랫폼과의 통합을 쉽게 구현할 수 있음을 보여줍니다.

Chainlit에서 Chainlit 애플리케이션 사용자 정의하기

사용자 정의는 특별한 애플리케이션을 구축하는 핵심 요소이며, Chainlit은 사용자가 애플리케이션을 본인의 요구에 맞게 조정할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다.

• UI 사용자 정의: Chainlit을 사용하면 사용자 인터페이스를 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다. 버튼, 텍스트 필드, 복잡한 데이터 시각화까지 추가하여 애플리케이션을 더 상호작용적으로 만들 수 있습니다.

• 백엔드 사용자 정의: Chainlit은 프론트엔드뿐만 아니라 백엔드 로직을 사용자 정의하여 특정 기능을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, main.py 파일의 load_chain 함수를 수정하여 체인을 추가할 수 있으며, 이로써 애플리케이션의 동작 방식을 변경할 수 있습니다.

• 테마 사용자 정의: 애플리케이션의 외관과 느낌에 특별한 주의를 기울이는 경우, Chainlit을 사용하여 사용자 정의 테마를 적용할 수 있습니다. 색상, 글꼴 및 레이아웃을 변경하여 브랜드 아이덴티티에 맞출 수 있습니다.

Chainlit에서 UI 사용자 정의를 보여주는 간단한 예입니다:

import chainlit as cl
 
def main():
    cl.title("사용자 정의된 Chainlit 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: 어떻게 도와드릴까요?", style="underline")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

이 예제에서는 테마를 "dark"로 설정하고 다양한 요소에 다른 텍스트 스타일을 적용합니다. 이를 통해 Chainlit에서 UI를 쉽게 사용자 정의하여 애플리케이션을 더 매력적으로 만들 수 있음을 보여줍니다.

Chainlit 애플리케이션을 Google App Engine에 배포하기

Chainlit 애플리케이션을 구축했다면 다음 단계는 배포입니다. Chainlit은 여러 배포 옵션을 제공하여 애플리케이션을 전 세계와 공유하는 것을 더 쉽게 만듭니다.

• 로컬 배포: Chainlit 애플리케이션을 배포하는 가장 간단한 방법은 로컬 컴퓨터에서 실행하는 것입니다. 이는 테스트 및 디버그에 이상적입니다.

• 클라우드 배포: 더 견고하고 확장 가능한 솔루션을 위해 Chainlit 애플리케이션을 AWS, Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼에 배포할 수 있습니다.

• Docker Deployment: Chainlit은 Docker도 지원하므로 애플리케이션과 그에 필요한 종속성을 단일 컨테이너로 패키징할 수 있습니다. 모든 컴퓨터에서 애플리케이션이 동일한 방식으로 실행되도록 보장하는 데 특히 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 애플리케이션은 http://localhost:8501에서 액세스할 수 있습니다.

결론

Chainlit은 언어 모델 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화하는 강력한 도구입니다. 사용자 친화적인 인터페이스, 포괄적인 적응 기능 및 원활한 통합을 제공하여 AI 및 언어 모델 분야에서 혁신을 이루어냅니다.

자주 묻는 질문

Chainlit이란 무엇인가요?

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

Chainlit을 어떻게 설치하나요?

pip install chainlit 명령어로 Chainlit을 설치할 수 있습니다. 설치를 확인하려면 chainlit --version을 실행합니다.

Chainlit UI를 어떻게 사용자 정의하나요?

Chainlit은 포괄적인 적응 기능을 제공합니다. UI 요소, 테마 및 백엔드 로직을 필요에 맞게 변경할 수 있습니다.

이제 Chainlit을 완벽하게 마스터하기 위한 포괄적인 가이드를 완료했습니다. 챗봇, 데이터 시각화 앱 또는 기타 언어 모델 애플리케이션을 구축하든, Chainlit은 아이디어를 현실로 구현하는 데 필요한 기능과 유연성을 제공합니다.