순차 체인

LangChain으로 LLM 애플리케이션 개발하기

Jonathan Bennion

AI Engineer & LangChain Contributor

 

AI 여행 가이드.

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파리 활동을 AI 여행 가이드에 묻는 사람.

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AI가 파리에서 할 활동을 여러 가지 제안합니다.

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사용자가 AI 가이드에 루브르와 개선문을 보고 싶다고 말합니다.

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AI 여행 가이드가 선택한 활동으로 일정을 만듭니다.

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이 여행 일정 워크플로는 순차적 문제의 예입니다.

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순차 체인

  • 출력 → 입력
destination_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["destination"],
    template="I am planning a trip to {destination}. Can you suggest some activities to do there?"
)

activities_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["activities"],
    template="I only have one day, so can you create an itinerary from your top three activities: {activities}."
)


llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key=openai_api_key)


seq_chain = ({"activities": destination_prompt | llm | StrOutputParser()}

    | activities_prompt
    | llm
    | StrOutputParser())
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print(seq_chain.invoke({"destination": "Rome"}))

- 아침:
1. 콜로세움부터 일찍 방문하세요. 역사와 중요성을 알 수 있는 가이드를 추천합니다.
2. 이후 로마 포룸과 팔라티노 언덕에서 고대 로마 유적을 둘러보세요.

- 점심:
3. 역사 지구 인근 현지 식당에서 이탈리아식 점심을 즐기세요.

- 오후:
4. 바티칸시국으로 가서 성베드로 대성당, 바티칸 박물관, 시스티나 성당을 관람하세요.
5. 판테온, 트레비 분수, 나보나 광장 등 랜드마크를 거치며 거리를 산책하세요.
- 저녁:

6. 빌라 보르게제나 오렌지 가든 같은 공원에서 도심을 벗어나 휴식하세요.
7. 여유로운 저녁 식사로 하루를 마무리하고, 이탈리아 요리와 젤라토를 즐기세요.
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Vamos praticar!

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