03_Sequential_chain_01.py

from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain.chains.sequential import SequentialChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# Temperature 설정
openai = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", api_key=OPENAI_API_KEY, temperature=0.7)

# 프롬프트 템플릿 설정
prompt1 = PromptTemplate.from_template(
    "다음 식당 리뷰를 한 문장으로 요약하세요.\n\n{review}"
)
chain1 = LLMChain(llm=openai, prompt=prompt1, output_key="summary")

prompt2 = PromptTemplate.from_template(
    "다음 식당 리뷰를 읽고 0점부터 10점 사이에서 부정/긍정 점수를 매기세요. 숫자만 대답하세요.\n\n{review}"
)
chain2 = LLMChain(llm=openai, prompt=prompt2, output_key="sentiment_score")

prompt3 = PromptTemplate.from_template(
    "다음 식당 리뷰 요약에 대해 공손한 답변을 작성하세요.\n리뷰 요약:{summary}"
)
chain3 = LLMChain(llm=openai, prompt=prompt3, output_key="reply")

# 체인 설정
all_chain = SequentialChain(
    chains=[chain1, chain2, chain3],
    input_variables=['review'],
    output_variables=['summary', 'sentiment_score', 'reply'],
)

# 식당 리뷰 입력
review = """
이 식당은 맛도 좋고 분위기도 좋았습니다. 가격 대비 만족도가 높아요.
하지만, 서비스 속도가 너무 느려서 조금 실망스러워습니다.
전반적으로는 다시 방문할 의사가 있습니다.
"""

# 체인 실행 및 결과 출력
try:
    result = all_chain.invoke(input={'review': review})
    print(f'summary 결과 \n {result["summary"]} \n')
    print(f'sentiment_score 결과 \n {result["sentiment_score"]} \n')
    print(f'reply 결과 \n {result["reply"]}')
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")