Python 백엔드

파이썬 종속성 설치

이제 파이썬 모범 사례를 따르기 위해 모든 종속 요소를 설치할 수 있는 이 프로젝트 전용의 비공개 파이썬 설치인 가상 환경을 만들 것입니다. 다음 명령으로 이 작업을 수행합니다:

이 명령은 .venv에 파이썬 가상 환경을 생성합니다. (dot-venv) 디렉터리로 이동합니다. 이 명령에서 .venv 을 원하는 다른 이름으로 바꿀 수 있습니다. 일부 파이썬 설치에서는 python3 대신 python 을 사용하여 파이썬 인터프리터를 호출해야 할 수도 있습니다.

다음 단계는 가상 환경을 활성화하는 것으로, 이 가상 환경을 현재 터미널 세션의 활성 파이썬 환경으로 만드는 방법입니다. Linux 또는 macOS와 같은 UNIX 기반 운영 체제에서 작업하는 경우 다음과 같이 가상 환경을 활성화합니다:

위의 활성화 명령은 Microsoft Windows 컴퓨터의 WSL 환경 내에서 작업하는 경우에도 작동합니다. 그러나 Windows 명령 프롬프트 또는 PowerShell을 사용하는 경우에는 활성화 명령이 다릅니다:

가상 환경이 활성화되면 명령줄 프롬프트가 환경의 이름을 표시하도록 변경됩니다:

Python 환경을 구성하는 마지막 단계는 스타터 애플리케이션에 필요한 몇 가지 패키지를 설치하는 것입니다. 이전 단계에서 가상 환경이 활성화되었는지 확인한 다음 다음 명령을 실행하여 이러한 종속성을 설치합니다:

구성 파일 작성

이전 섹션에서 다운로드한 코드의 기본 디렉터리에는 env.example라는 파일이 있습니다. 이 파일에는 애플리케이션에서 지원하는 모든 구성 변수가 포함되어 있습니다.

이 파일의 복사본을 만들고 이름을 .env로 지정합니다:

Windows에서 튜토리얼을 따르는 경우 위의 명령어에 cp 대신 copy 을 입력하세요.

자주 사용하는 텍스트 편집기에서 .env를 열어 애플리케이션 구성을 검토하고 다음 하위 섹션에서 애플리케이션 구성 방법에 대한 지침을 검토합니다.

Elasticsearch 설정

인증

Elastic Cloud 계정을 사용하는 경우 ELASTICSEARCH_URL 및 ELASTIC_API_KEY 변수를 설정해야 합니다:

ELASTICSEARCH_URL 및 API 키를 얻는 데 도움이 필요하시면 Elastic Cloud 배포를 생성하는 방법에 대한 지침을 참조하세요.

자체 호스팅된 Elasticsearch 인스턴스로 작업하는 경우, ELASTIC_API_KEY 을 주석 처리하고 ELASTICSEARCH_URL 을 Elasticsearch 엔드포인트로 설정해야 합니다:

색인

이 애플리케이션은 두 개의 Elasticsearch 인덱스를 사용합니다. ES_INDEX 및 ES_INDEX_CHAT_HISTORY 구성 변수를 사용하여 이러한 인덱스의 이름을 지정할 수 있습니다. 대부분의 경우 구성 파일에 포함된 기본값을 사용해도 무방합니다.

LLM 설정

또한 애플리케이션은 LLM에 액세스할 수 있어야 합니다. OpenAI를 사용하는 경우 다음 구성 변수를 사용하세요:

이 애플리케이션은 랭체인과 통합된 모든 LLM을 지원합니다. 구성 파일의 주석은 OpenAI 외에도 몇 가지 인기 있는 LLM을 구성하는 방법을 안내합니다. 또한 애플리케이션을 최소한의 변경만으로 사전 구성되지 않은 다른 LLM을 사용할 수 있습니다.

샘플 데이터 세트 로드

애플리케이션에는 data/data.json 파일에 저장된 예제 데이터 세트가 함께 제공됩니다. 텍스트 편집기에서 이 파일을 열어 포함된 문서에 익숙해지도록 하세요.

다음 명령을 사용하여 데이터 집합을 애플리케이션으로 가져옵니다:

백엔드 시작

위의 모든 단계를 수행한 후 다음 명령을 사용하여 Python 백엔드를 시작할 수 있습니다:

이 튜토리얼의 나머지 부분을 계속 진행하려면 백엔드를 실행한 상태로 두고 새 터미널 세션을 엽니다.