LangChain 기반 코드 생성 추천기

이 프로젝트는 LangChain과 OpenAI를 활용한 코드 생성 추천 애플리케이션입니다. 사용자의 요청에 따라 기존 코드베이스를 분석하고 적절한 코드 수정 방법을 추천해줍니다.

기능

• 소스 코드를 MongoDB Atlas Search 기반 벡터로 변환하여 저장
• RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술을 활용한 관련 코드 검색
• 사용자 요청에 맞는 코드 수정 방법 추천
• GitHub OAuth를 통한 사용자 인증 및 저장소 접근
• 자동 벡터 저장소 갱신 기능

설치 방법

전제 조건

• Node.js (v14 이상)
• MongoDB Atlas 계정
• OpenAI API 키
• GitHub OAuth 앱 등록

설치 단계

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/your-username/LangChainPractice.git
cd LangChainPractice

2. 의존성 설치

npm install

3. 환경 변수 설정 .env.example 파일을 복사하여 .env 파일 생성 후 필요한 정보를 입력합니다.

cp .env.example .env

환경 변수 설정

.env 파일에 다음 정보를 설정해야 합니다:

# OpenAI API 설정 (필수)
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

# 서버 설정
PORT=3000
SESSION_SECRET=your_session_secret

# MongoDB 설정
MONGODB_URI="mongodb+srv://username:[email protected]/database"

# GitHub OAuth 설정
GITHUB_CLIENT_ID="깃허브 클라이언트 ID"
GITHUB_CLIENT_SECRET="깃허브 클라이언트 시크릿"
GITHUB_CALLBACK_URL="http://localhost:3000/auth/github/callback"

# 텍스트 청크 설정 (선택 사항)
CHUNK_SIZE=1000
CHUNK_OVERLAP=200

# LangSmith 관련 설정 (선택 사항)
LANGSMITH_TRACING=true
LANGSMITH_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
LANGSMITH_API_KEY="your_langsmith_api_key_here"
LANGSMITH_PROJECT="YourProjectName"

MongoDB Atlas Search 인덱스 설정

이 애플리케이션은 MongoDB Atlas의 벡터 검색 기능을 사용합니다. 다음 단계를 따라 벡터 검색 인덱스를 설정하세요:

1. MongoDB Atlas 콘솔에 로그인합니다.
2. 해당 클러스터의 "Search" 탭으로 이동합니다.
3. "Create Index" 버튼을 클릭합니다.
4. JSON 편집기를 선택하고 다음 인덱스 정의를 입력합니다:

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
      "embedding": {
        "dimensions": 1536,
        "similarity": "cosine",
        "type": "knnVector"
      }
    }
  },
  "name": "vector_index"
}

5. 데이터베이스와 컬렉션을 선택하고(기본값은 vectors 컬렉션) 인덱스를 생성합니다.

실행 방법

개발 모드로 실행

npm run dev

프로덕션 모드로 실행

npm start

서버가 시작되면 웹 브라우저에서 http://localhost:3000 으로 접속하여 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.

사용 방법

1. 첫 화면에서 GitHub 계정으로 로그인합니다.
2. 로그인 후 저장소 목록이 표시됩니다.
3. 분석하고자 하는 저장소를 선택합니다.
4. 코드 추천을 받고 싶은 내용을 질의합니다.
5. 시스템은 관련 코드를 찾아 추천 사항을 제공합니다.

벡터 저장소 관리

저장소의 코드가 변경되었을 경우, 벡터 저장소를 갱신할 수 있습니다:

1. 저장소를 선택한 상태에서 "벡터 저장소 갱신" 버튼을 클릭합니다.
2. 새로운 코드가 분석되어 벡터로 변환됩니다.

라이센스

이 프로젝트는 MIT 라이센스를 따릅니다.