Only Advance

OpenAI API를 사용할 때 다량의 데이터를 처리해야 하는 경우, Batch 실행 방식은 효율적인 선택입니다. LangChain 라이브러리는 이를 간단하고 직관적으로 지원하는 도구입니다. 이 글에서는 LangChain의 ChatOpenAI와 batch() 메서드를 활용해 OpenAI Batch 처리를 간단히 구현하는 방법을 소개합니다.  1. LangChain과 Batch 처리란?LangChain은 OpenAI와 같은 LLM을 효과적으로 활용하기 위한 고급 Python 라이브러리입니다. Batch 처리는 여러 프롬프트를 한 번에 묶어 처리하는 방식으로, 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다.LangChain Batch 처리의 장점간결한 코드: 몇 줄의 코드로 여러 요청을 처리할 수 있습니다...

OpenAI API를 활용해 실시간 스트리밍 응답을 생성하는 것은 사용자 경험을 높이는 중요한 요소입니다. 특히 await, yield, invoke, ainvoke, stream, astream 같은 비동기 스트리밍 개념을 잘 활용하면 응답 속도를 높이고, 서버 자원을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 OpenAI 스트리밍을 처리하기 위해 알아야 할 주요 개념을 예제 코드와 함께 설명합니다.1. 비동기 스트리밍의 기본 개념 이해하기비동기 처리 방식에서는 요청과 응답이 동시에 처리되어 서버 성능을 최적화할 수 있습니다. Python의 async, await, yield를 사용해 비동기적인 데이터 처리를 구현하며, OpenAI API 응답을 스트리밍 방식으로 제공합니다.async와 awai..