Context는 LLM 기반 제품 및 기능을 위한 사용자 분석을 제공합니다.
Context를 사용하면 30분 이내에 사용자를 이해하고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 이 가이드에서는 Context와 통합하는 방법을 보여드리겠습니다.

​
Installation and Setup

pip install -qU  langchain langchain-openai langchain-community context-python

​
API Credentials 얻기

Context API token을 얻으려면:
  1. Context 계정 내 설정 페이지(with.context.ai/settings)로 이동합니다.
  2. 새 API Token을 생성합니다.
  3. 이 token을 안전한 곳에 저장합니다.

​
Context 설정

ContextCallbackHandler를 사용하려면 LangChain에서 handler를 import하고 Context API token으로 인스턴스화합니다. handler를 사용하기 전에 context-python 패키지가 설치되어 있는지 확인하세요. 
from langchain_community.callbacks.context_callback import ContextCallbackHandler

import os

token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]

context_callback = ContextCallbackHandler(token)

​
Usage

​
Chat model 내에서 Context callback 사용

Context callback handler는 사용자와 AI assistant 간의 대화 내용을 직접 기록하는 데 사용할 수 있습니다. 
import os

from langchain.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]

chat = ChatOpenAI(
    headers={"user_id": "123"}, temperature=0, callbacks=[ContextCallbackHandler(token)]
)

messages = [
    SystemMessage(
        content="You are a helpful assistant that translates English to French."
    ),
    HumanMessage(content="I love programming."),
]

print(chat(messages))

​
Chains 내에서 Context callback 사용

Context callback handler는 chain의 입력과 출력을 기록하는 데에도 사용할 수 있습니다. chain의 중간 단계는 기록되지 않으며 시작 입력과 최종 출력만 기록됩니다. Note: chat model과 chain에 동일한 context 객체를 전달해야 합니다. 잘못된 예: 
chat = ChatOpenAI(temperature=0.9, callbacks=[ContextCallbackHandler(token)])
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=chat_prompt_template, callbacks=[ContextCallbackHandler(token)])
올바른 예: 
handler = ContextCallbackHandler(token)
chat = ChatOpenAI(temperature=0.9, callbacks=[callback])
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=chat_prompt_template, callbacks=[callback])

import os

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.prompts.chat import (
    ChatPromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
)
from langchain_openai import ChatOpenAI

token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]

human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate(
    prompt=PromptTemplate(
        template="What is a good name for a company that makes {product}?",
        input_variables=["product"],
    )
)
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([human_message_prompt])
callback = ContextCallbackHandler(token)
chat = ChatOpenAI(temperature=0.9, callbacks=[callback])
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=chat_prompt_template, callbacks=[callback])
print(chain.run("colorful socks"))
Edit the source of this page on GitHub.
Connect these docs programmatically to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.
⌘I