랭체인 스터디 추가(세션, 히스토리, RAG, 임베딩)

ollama/food3.py

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+from langchain_ollama import ChatOllama
+from langchain_ibm import ChatWatsonx
+from langchain_core.prompts import PromptTemplate, ChatPromptTemplate
+from langchain_core.output_parsers import (
+    StrOutputParser,
+    JsonOutputParser,
+    PydanticOutputParser,
+)
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import Literal
+from dotenv import load_dotenv
+import os
+import gradio as gr
+
+qwen_llm = ChatOllama(model="qwen3.5:4b")
+exaone_llm = ChatOllama(model="exaone3.5:2.4b")\
+gemma_llm = ChatOllama(model="gemma4:e2b")
+
+system_prompt = """\
+    당신은 20년 경력의 전문 셰프이자 요리 연구가입니다.
+    사용자의 요리 질문에 대해
+    재료, 조리방법, 실패 방지 팁, 대체 재료를
+    포함하여 답변하세요.
+    항상 한국어로 답변하세요
+    """
+
+template = ChatPromptTemplate.from_messages(
+    [
+        ("system", system_prompt),
+        ("human", "{question}"),
+    ]
+)
+
+chain = template | gemma_llm | StrOutputParser()
+
+def chat(question, history):
+    chat_history = []
+    # history 를 이용한 직접 관리
+    for msg in history:
+        if msg["role"] == "user":
+            chat_history.append(["human", msg["content"]])
+        elif msg["role"] == "assistant":
+            chat_history.append(["ai", msg["content"]])
+
+    response = chain.invoke({"history": chat_history, "question": question})
+    return response
+
+
+chatbot = gr.ChatInterface(
+    fn=chat,
+    title="🍝 요리 전문가",
+    description="요리경력 20년의 전문가입니다. 요리에 대한 궁금증을 해결하세요.",
+)
+
+chatbot.launch()