6_Python과 ChatGPT API를 이용한 블로그 자동화 프로그램 개발

강의 6: ChatGPT API 이해 및 설정

목표:

이 강의에서는 ChatGPT API의 개요와 사용 방법을 이해하고, Python에서 ChatGPT API를 호출하여 댓글을 작성하는 방법을 학습합니다. 수강자는 OpenAI API 키를 발급받고, Python에서 ChatGPT API를 호출하여 간단한 질문에 대한 응답을 받아올 수 있게 됩니다.

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1. ChatGPT API 개요 및 사용 방법

ChatGPT API란?

ChatGPT API는 OpenAI에서 제공하는 언어 모델인 GPT-3.5를 기반으로 한 API로, 텍스트 생성, 요약, 번역, 질문 응답 등의 작업을 자동화할 수 있습니다. 개발자는 이 API를 통해 자연어 처리(NLP) 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

주요 기능:

• 텍스트 생성: 주어진 프롬프트에 따라 문장을 생성합니다.
• 질문 응답: 입력된 질문에 대한 답변을 제공합니다.
• 대화 생성: 문맥에 맞는 대화를 생성할 수 있습니다.

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2. OpenAI API 키 발급 및 설정

ChatGPT API를 사용하려면 OpenAI에서 API 키를 발급받아야 합니다.

API 키 발급 방법:

1. OpenAI 계정 생성:
   • OpenAI 웹사이트에 접속하여 계정을 생성합니다.

     

2. API 키 발급: 
   • ChatGPT API는 OpenAI에서 제공하는 유료 서비스입니다. 지속적으로 무료로 이용할 수 있는 방법은 없습니다.
   • 먼저 플랜(가장 저렴한)을 선택해서 구독해야 합니다.

     

     

3. API 키 발급:
   • 계정 생성 후, API 키 관리 페이지에서 새로운 API 키를 생성합니다.
   • 발급받은 API 키를 안전하게 보관합니다.

 

먼저 적당한 프로젝트를 생성합니다.

 

화면 우측 상단의 secret key 생성 버튼을 클릭해서 secret key를 생성 합니다.

 

생성된 키를 확인하는 창이 나오는데 이 키를 확인할 수 있는 유일한 화면입니다. 복사해서 확인할 수 있는곳에 저장해 둡니다. 이 키를 잊어버리면 다시는 확인할 방법이 없어서 해당 키는 사용할 수가 없습니다.

 

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API 키 설정:

• Python 코드에서 OpenAI API를 호출할 때, 발급받은 API 키를 사용하여 인증합니다.

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3. Python에서 ChatGPT API 호출 방법

이제 Python에서 ChatGPT API를 호출하여 질문에 대한 답변을 받아보는 방법을 학습해보겠습니다.

필요 라이브러리 설치:

GPTAPIDemo.ipynb 라는 새로운 노트를 만들어서 작업 진행합니다.

먼저, openai 라이브러리를 설치합니다.(여기서는 버전 호환성 문제로 0.28.0을 설치합니다. API 호출 방법이 수시로 업그래이드 될 수 있기 때문에 어떤 버전에서 어떤 방법으로 코딩해야 하는지 확인이 필요합니다.)

!pip install openai==0.28.0

코드 작성:

import openai

# OpenAI API 키 설정
openai.api_key = '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'

# ChatGPT 모델을 사용해 질문에 대한 응답 받기
def get_chatgpt_response(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",  # 사용할 모델 선택
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": prompt},
        ],
        max_tokens=150,  # 생성할 응답의 최대 토큰 수
        n=1,  # 하나의 응답 생성
        stop=None,  # 응답 중지 조건 (None이면 응답이 끝날 때까지 생성)
        temperature=0.7,  # 응답의 창의성 (0.7은 적당히 창의적인 응답)
    )
    return response['choices'][0]['message']['content'].strip()

# 예시 질문
question = "현제 대한민국에서 프로그래밍 언어중 제일 많이 사용되는 언어 TOP 5와 그 비율 알려줘. "

# ChatGPT API 호출 및 응답 출력
response_text = get_chatgpt_response(question)
print(f"Question: {question}")
print(f"Response: {response_text}")

 

파이썬 공부를 시작해 보는것이 상당히 의미가 있어 보입니다.

코드 설명:

• openai.api_key: OpenAI API 키를 설정합니다.
• openai.Completion.create(): ChatGPT 모델을 사용해 텍스트를 생성합니다. 여기서 engine은 사용할 모델을 지정하며, prompt는 생성할 텍스트의 기반이 되는 입력입니다.
• max_tokens: 생성할 응답의 최대 길이를 설정합니다.
• temperature: 값이 높을수록 응답이 창의적이고 다양해지며, 낮을수록 응답이 보수적이고 예측 가능해집니다.

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4. 실습: 간단한 질문에 대한 ChatGPT의 응답 받아오기

이제 위에서 작성한 코드를 통해 간단한 질문에 대한 ChatGPT의 응답을 받아보는 실습을 진행합니다.

실행 예시:

새로운 Cell을 추가해서 아래 코드도 실행해서 결과를 확인해 봅니다.

question = "'오만과 편견'의 저자가 누구야?" 
response_text = get_chatgpt_response(question) 
print(f"Question: {question}") 
print(f"Response: {response_text}")

 

실행 결과:

다양한 실습을 통해 여러분은 ChatGPT API를 사용해 다양한 질문에 대한 응답을 생성할 수 있습니다. 이 과정을 통해 Python과 ChatGPT API를 활용한 자연어 처리의 기본 원리를 이해할 수 있습니다.

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이 강의를 통해 수강자는 ChatGPT API의 개요를 이해하고, Python에서 API를 호출하여 자연어 응답을 생성하는 방법을 익히게 됩니다. 다음 강의에서는 티스토리 글에 ChatGPT를 활용하여 자동으로 댓글을 작성하는 방법을 학습해보겠습니다.