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LangGraph 예제

이 레포지토리는 utility.py에 정의된 클래스를 활용하여 OpenAPI와 Upstage의 LLM을 이용한 노드를 구현한 예제입니다.

Node 클래스

Node 클래스는 LLM 모델을 선택하고, 프롬프트와 컨텍스트를 설정하여 노드를 생성합니다. 기본적으로 openai의 chatgpt-4o-latest 모델을 사용하며, 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

class Node:
    def __init__(self, prompt, model='openai', context="", gptmodel=None):
        self.controller = apicon
        if model == 'upstage':
            llmmodel = "solar-pro"
        elif model == 'openai':
            if gptmodel:
                llmmodel = gptmodel
            else:
                llmmodel = "chatgpt-4o-latest"
        self.llm = self.controller.get_llm_model(llmmodel, model=model)
        self.prompt = self.controller.get_prompt(prompt)
        self.context = context

사용 예시:

node = Node("프롬프트 내용")

실행 예시: 유튜브 클립 링크 에이전트

main.py를 실행하면, 2.txt와 2.srt 파일을 활용하여 아래와 같은 시나리오가 진행

입력 예시

나는 ios만 10년을 써왔어 그런데 이번엔 갤럭시를 써보려고 하는데 적당히 카메라 성능 잘 나오고 괜찮은 갤럭시 모델 있을까?

출력 예시

유튜브 클립 링크를 제공하는 에이전트(extract_yt_str)의 결과예시

사유: 갤럭시 신제품 출시와 관련된 정보는 iOS에서 갤럭시로 전환하려는 사용자에게 중요한 맥락이 될 수 있음
시간:  00:00:17.119000, 00:00:22.680000
링크: https://www.youtube.com/watch?v=3PCR3QzbJSg&t=17s
원문: 

요약

• LLM 모델 선택:
  • upstage 모델 선택 시: "solar-pro"
  • openai 모델 기본 선택: chatgpt-4o-latest (원하는 경우 gptmodel 인자를 통해 변경 가능)
• 노드 생성:
  Node(prompt) 형태로 인스턴스를 생성하여 사용
• 주요 기능:
  main.py 실행 시, 2.txt와 2.srt 파일을 기반으로 입력에 따른 유튜브 클립 링크 등 필요한 정보를 추출

정밀도 개선 예정...