현재 OpenAI text completion model 사용에 관한 페이지를 보고 계십니다. 최신이자 가장 인기 있는 OpenAI model은 chat completion model입니다.gpt-3.5-turbo-instruct를 특별히 사용하는 경우가 아니라면, 이 페이지를 찾고 계실 것입니다.
OpenAI는 다양한 작업에 적합한 여러 수준의 성능을 가진 다양한 model을 제공합니다. 이 예제는 LangChain을 사용하여 OpenAI model과 상호작용하는 방법을 다룹니다.

​
Overview

​
Integration details

ClassPackageLocalSerializableJS supportDownloadsVersion
ChatOpenAIlangchain-openai❌beta✅PyPI - DownloadsPyPI - Version

​
Setup

OpenAI model에 액세스하려면 OpenAI 계정을 생성하고, API key를 발급받고, langchain-openai integration package를 설치해야 합니다.

​
Credentials

platform.openai.com으로 이동하여 OpenAI에 가입하고 API key를 생성하세요. 완료한 후 OPENAI_API_KEY environment variable을 설정하세요: 
import getpass
import os

if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ")
model 호출의 자동 추적을 활성화하려면 LangSmith API key를 설정하세요: 
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

​
Installation

LangChain OpenAI integration은 langchain-openai package에 있습니다: 
pip install -qU langchain-openai
organization ID를 지정해야 하는 경우 다음 셀을 사용할 수 있습니다. 그러나 단일 organization에만 속해 있거나 기본 organization을 사용하려는 경우에는 필수가 아닙니다. 기본 organization은 여기에서 확인할 수 있습니다. organization을 지정하려면 다음을 사용할 수 있습니다: 
OPENAI_ORGANIZATION = getpass()

os.environ["OPENAI_ORGANIZATION"] = OPENAI_ORGANIZATION

​
Instantiation

이제 model 객체를 인스턴스화하고 chat completion을 생성할 수 있습니다: 
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI()

​
Invocation

llm.invoke("Hello how are you?")

'\n\nI am an AI and do not have emotions like humans do, so I am always functioning at my optimal level. Thank you for asking! How can I assist you today?'

​
Chaining

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate.from_template("How to say {input} in {output_language}:\n")

chain = prompt | llm
chain.invoke(
    {
        "output_language": "German",
        "input": "I love programming.",
    }
)

'\nIch liebe Programmieren.'

​
Using a proxy

명시적인 proxy 뒤에 있는 경우, 통과할 http_client를 지정할 수 있습니다: 
pip install httpx

import httpx

openai = OpenAI(
    model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",
    http_client=httpx.Client(proxies="http://proxy.yourcompany.com:8080"),
)

​
API reference

모든 OpenAI llm feature 및 configuration에 대한 자세한 문서는 API reference를 참조하세요: python.langchain.com/api_reference/openai/llms/langchain_openai.llms.base.OpenAI.html
Edit the source of this page on GitHub.
Connect these docs programmatically to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.
⌘I