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나는 LangChain을 사용해 단 10줄로 Mini ChatGPT를 만들었다 (Part 1)

발행: (2025년 12월 3일 오후 02:36 GMT+9)
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원문: Dev.to

Source: Dev.to

모두가 AI 어시스턴트—챗봇, 개인 에이전트, 지원 봇, 혹은 마이크로‑GPT—를 만들고 싶어합니다.
초보자들은 복잡한 아키텍처, 파인‑튜닝된 모델, 고성능 GPU, RAG 파이프라인, 벡터 데이터베이스, 혹은 고급 프롬프트 엔지니어링이 필요하다고 생각하기 쉽습니다. 실제로는 LangChain을 사용해 10줄 이하의 파이썬 코드만으로도 작동하는 대화형 AI, 즉 미니 ChatGPT를 만들 수 있습니다. 이 챗봇은 컨텍스트를 기억하고 부드럽게 응답하며, 실제 AI 애플리케이션을 위한 견고한 기반이 됩니다.

우리가 만들고자 하는 것 (Mini ChatGPT)

미니 챗봇은 다음을 지원합니다:

  • 대화형 응답
  • 자동 메모리
  • 컨텍스트 유지
  • 지속적인 상호작용
  • 깔끔하고 확장 가능한 아키텍처
  • 단일 파이썬 파일만으로 실행
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import ConversationChain

llm = OpenAI(openai_api_key="YOUR_API_KEY")
chat = ConversationChain(llm=llm)

while True:
    message = input("You: ")
    print("Bot:", chat.run(message))

예시 대화

You: hey there
Bot: Hello! How can I help you today?

You: remember my name is Ashish
Bot: Got it! Nice to meet you, Ashish.

You: what's my name?
Bot: You just told me your name is Ashish.

봇은 컨텍스트를 이해하고 명시적인 상태‑머신 코드를 작성하지 않아도 메모리를 저장합니다.

구성 요소

구성 요소역할
OpenAI()응답을 생성하는 언어 모델
ConversationChain대화 흐름과 메모리를 관리
while 루프상호작용을 지속
chat.run()입력 → LLM → 메모리 → 출력 전달

데이터베이스, 임베딩, 벡터 스토어, 파인‑튜닝이 필요하지 않으며, 깔끔한 대화형 AI만 있으면 됩니다.

Mini ChatGPT 확장하기

음성

  • Speech‑to‑text: Whisper
  • Text‑to‑speech: gTTS, ElevenLabs
  • 프론트엔드: Streamlit, FastAPI, 혹은 React UI

에이전트

  • 프레임워크: LangGraph, 커스텀 Tools
  • 다단계 추론 및 도구 사용 가능

맞춤형 퍼스낼리티

  • 프롬프트 템플릿
  • 시스템 메시지
  • 스타일 조정을 위한 LoRA 파인‑튜닝

이러한 확장을 통해 10줄 기반을 완전한 AI 제품으로 발전시킬 수 있습니다.

확장하기

기본 챗봇이 동작하면 다음을 추가할 수 있습니다:

  • 메모리 백엔드: ConversationBufferMemory, Redis, SQLite 등
  • 검색: FAISS 또는 ChromaDB와 함께 임베딩을 사용하고 RetrievalQA 체인 활용

복잡도는 기능이 검증된 후에 추가해야 합니다.

다음 단계 (Part 2)

다음 파트에서는 이 Mini ChatGPT를 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)을 이용한 PDF Q&A 봇으로 전환하는 방법을 보여줄 예정입니다.

이 튜토리얼을 원한다면 “PDF BOT”이라고 댓글을 달아 주세요. 아래와 같은 버전이 필요하면 알려 주세요:

  • WhatsApp 또는 Telegram에서 동작
  • 데이터베이스에 메모리 저장
  • 로컬 오픈‑소스 LLM 사용
  • 웹 UI 제공
  • 음성 지원

원하시는 버전을 작성해 드리겠습니다.

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