ChainLit: Python을 사용하여 빠르고 쉬운 LLM 앱 만들기

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Jennie Rose

Published on 2023. 11. 10.

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.

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.