랭그래프(LangGraph) 따라하기 1강_환경설정

소개

0. 실행 환경

• HW: 윈도우 PC

• Editor: VScode

• SW: Python, LangGraph, LangChain

1. Python 환경 설정

• Python 버전 확인: python3 --version

  

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  Python 3 1 9의 로고

• git클론으로 랭그래프 리포지토리를 로컬로 복제

  git clone https://github.com/langchain-ai/langchain-academy.git

  

• 가상 환경 만들기 및 종속성 설치

  cd langchain-academy

  python3 -m venv lc-academy-envlc-academy-env

  lc-academy-envlc-academy-env\Scripts\activate.bat <-가상환경실행하는 방법

  

• 종속성 설치 pip install -r requirements.txt

  

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  Python 스크립트의 스크린샷

• vscode 를 현재 폴더에서 실행하여 환경 확인 code .

  

2. API 환경설정

• OpenAPI 의 Key를 발급받는다. (상세과정 생략)

• tavily API키를 발급 받는다. https://app.tavily.com/ 에 구글ID 로 가입하면 기본 API키가 발급된다

  

  발급된 키가 정상적 인지는 왼쪽 API Playground 탭에서 확인 가능하다

  

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  api 놀이터 api 놀이터 api 놀이터 api 놀이터 api 놀이터 api 놀이터 api 놀이터 api 놀이터 api 놀이터 api 놀이터

• langchain-academy 폴더에 .env 파일을 만들고 발급 받은 API키를 저장한다.

  text 편집기에서 다양한 API키를 아래 그림 처럼 첨부하여 파일명을 .env 파일로 저장한다

  

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  파란색 배경의 블루 스크린 스크린샷

3. 발급된 Key가 정상 작동 하는지 확인해 본다

• chatgpt API 작동 확인

# API 키를 환경변수로 관리하기 위한 설정 파일
from dotenv import load_dotenv
# API 키 정보 로드
load_dotenv()
from langchain_openai import ChatOpenAI
gpt4o_chat = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
gpt4o_chat.invoke("안녕")

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텍스트가 있는 검은색 화면 이미지

• tavily_search API 작동 확인

from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
tavily_search = TavilySearchResults(max_results=3)
tavily_search.invoke("랭그래프란 무엇?")

결과와 배운 점

프로그램 개발에서 환경 설치만 잘 하면 절반은 한 것 이라고 합니다.

도움 받은 글 (옵션)

‎​https://academy.langchain.com/courses/intro-to-langgraph