GPT API 기본 사용법

GPT란 무엇인가?

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에 의해 개발된 자연어 처리를 위한 인공지능 모델입니다. 이 모델은 대규모의 텍스트 데이터를 미리 학습(pre-training)하여 다양한 종류의 텍스트 기반 작업을 처리할 수 있도록 설계되었습니다. GPT는 문맥을 이해하고, 사용자의 질문에 답변하며, 글을 작성하거나 요약하는 등 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 최신 버전인 GPT-4는 이전 모델들보다 훨씬 더 정교하고 다양한 언어 작업을 처리할 수 있는 능력을 보여줍니다.

GPT API란 무엇인가?

GPT API는 OpenAI가 제공하는 GPT 모델을 외부 개발자나 기업이 자신들의 애플리케이션, 서비스, 연구에 쉽게 통합할 수 있도록 만든 인터페이스입니다. 이 API를 통해 사용자는 클라우드 기반의 GPT 모델에 접근하여 텍스트 생성, 질문에 대한 답변, 글 요약, 번역, 코드 작성 등의 다양한 언어 작업을 요청할 수 있습니다. API를 사용하면 복잡한 머신러닝 모델을 직접 구축하고 관리하지 않고도 GPT의 강력한 자연어 처리 능력을 활용할 수 있습니다.

어디에 사용할 수 있는가?

GPT 및 GPT API는 다양한 분야와 애플리케이션에서 활용될 수 있습니다. 여기 몇 가지 예시를 들어보겠습니다:

• 챗봇 및 가상 도우미: 사용자의 질문에 자연스럽게 답변하고, 대화를 진행하는 인터페이스를 만드는 데 사용됩니다.
• 콘텐츠 생성: 기사, 블로그 포스트, 소설, 시나리오 등 다양한 종류의 텍스트 콘텐츠를 자동으로 생성합니다.
• 언어 번역: 다양한 언어 간의 번역을 가능하게 하여 글로벌 커뮤니케이션을 지원합니다.
• 교육 및 학습: 학습자료 생성, 언어 학습 지원, 학습자의 질문에 답변하는 등 교육 분야에서 다양하게 활용됩니다.
• 코드 작성 및 검토: 개발자들이 코드를 더 빠르게 작성하고, 버그를 찾아내며, 코드 리뷰를 자동화하는 데 도움을 줍니다.
• 데이터 분석 및 요약: 대량의 텍스트 데이터를 분석하고, 중요한 정보를 요약하여 보고서 형태로 제공합니다.

GPT와 GPT API는 그 용도가 매우 다양하며, 지속적으로 새로운 애플리케이션 분야가 탐색되고 있습니다. 이러한 도구를 통해 개발자와 기업은 창의적이고 혁신적인 방식으로 언어 데이터를 활용할 수 있습니다.

GPT와 같은 대규모 언어 모델은 다양한 유형의 작업을 수행할 수 있으며, 사용할 수 있는 모델 유형은 그 용도에 따라 분류될 수 있습니다. 아래는 주요 모델 유형과 각각에 대한 예시를 포함한 설명입니다.

모델 유형 및 예시

1. 텍스트 생성 모델

• 설명: 주어진 입력 텍스트에 기반하여 새로운 텍스트를 생성합니다. 이러한 모델은 스토리텔링, 아이디어 생성, 콘텐츠 작성 등에 사용될 수 있습니다.
• 예시:
  • 블로그 포스트 작성
  • 소설 쓰기
  • 광고 카피 생성

2. 질문 응답(Q&A) 모델

• 설명: 특정 질문에 대한 답변을 생성합니다. 이 모델은 정보 검색, 고객 지원, 교육 자료에서의 질문 응답 등에 활용됩니다.
• 예시:
  • 고객 서비스 자동화
  • 교육용 퀴즈 및 테스트
  • 데이터베이스 조회 및 분석

3. 번역 모델

• 설명: 하나의 언어로 된 텍스트를 다른 언어로 변환합니다. 이 모델은 글로벌 커뮤니케이션과 다국어 콘텐츠 생성을 용이하게 합니다.
• 예시:
  • 웹사이트 및 문서 번역
  • 다국어 고객 지원
  • 교육 자료의 다언어 변환

4. 요약 모델

• 설명: 긴 텍스트에서 핵심 정보를 추출하여 요약본을 생성합니다. 이 모델은 정보의 빠른 파악, 보고서 준비, 학술 연구 등에 사용됩니다.
• 예시:
  • 뉴스 기사 요약
  • 연구 논문의 Abstract 생성
  • 비즈니스 보고서 요약

5. 감정 분석 모델

• 설명: 텍스트에서 감정이나 의견의 극성(긍정적, 부정적, 중립적)을 판단합니다. 이 모델은 고객 피드백 분석, 소셜 미디어 모니터링, 시장 조사 등에 활용됩니다.
• 예시:
  • 고객 리뷰 분석
  • 브랜드 감정 모니터링
  • 여론 조사 및 분석

6. 자연어 이해(NLU) 모델

• 설명: 텍스트 데이터의 의미를 분석하여 특정 작업을 위한 구조화된 정보를 추출합니다. 이 모델은 의도 인식, 중요 엔티티 추출, 문서 분류 등에 사용됩니다.
• 예시:
  • 음성 명령 이해 및 실행
  • 이메일에서 중요 정보 추출
  • 문서 자동 분류

이러한 모델들은 각각의 특정한 작업에 최적화되어 있으며, 다양한 애플리케이션과 서비스에서 폭넓게 활용될 수 있습니다. 사용 사례와 필요에 따라 적절한 모델을 선택하여 통합함

으로써, 효율성을 극대화하고 창의적인 설루션을 개발할 수 있습니다.

OpenAI API 키 발급받기

OpenAI API를 사용하기 위해서는 먼저 OpenAI 웹사이트에서 API 키를 발급받아야 합니다. 다음 단계에 따라 API 키를 발급받을 수 있습니다:

1. OpenAI 웹사이트 방문

OpenAI 웹사이트에 접속합니다.

gptapi

2. 계정 생성 또는

로그인

우측 상단의 'Sign Up' 또는 'Login' 버튼을 클릭하여 계정을 생성하거나 기존 계정으로 로그인합니다.

gpt회원가입

gpt메일인증

3. API 키 관리 섹션으로 이동

로그인 후, 대시보드에서 'API' 섹션으로 이동합니다. 여기서 'API Keys' 탭을 찾을 수 있습니다.

gptapi_tab

4. 새 API 키 생성

'New API Key' 버튼을 클릭하여 새로운 API 키를 생성합니다. 생성 과정에서 키에 대한 설명을 추가할 수 있으며, 이를 통해 여러 프로젝트에서 사용하는 키를 구분할 수 있습니다.

gptapi인증

gptapikey

5. API 키 저장

생성된 API 키는 보안을 위해 안전한 곳에 저장해야 합니다. 이 키를 통해 OpenAI API에 액세스 할 수 있으므로 노출되지 않도록 주의해야 합니다.(최초 가입시 5$ 무료사용 가능)

gptapi_key_down

gptapi사용량

OpenAI API 기본 사용 방법

API 키를 발급받은 후, Python에서 OpenAI API를 사용하는 기본적인 방법은 다음과 같습니다:

(python 개발환경을 구축하지 않았다면 아래 페이지 참고)

 

머신러닝 환경 구축 Anaconda & Pycharm (window )

1. OpenAI Python 라이브러리 설치

터미널이나 커맨드 프롬프트에서 다음 명령어를 실행하여 OpenAI Python 라이브러리를 설치합니다:

pip install openai

2. OpenAI 라이브러리 임포트 및 API 키 설정

Python 스크립트에서 OpenAI 라이브러리를 임포트하고, 발급받은 API 키를 사용하여 인증합니다:

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key = 'your_api_key_here')

3. API를 사용하여 요청하기

API 키를 설정한 후, 다음과 같이 OpenAI의 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, GPT-3 모델을 사용하여 텍스트 생성 요청을 할 수 있습니다:

response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-3.5-turbo",  # 모델 지정
  messages=[
    {"role": "system", "content": "너는 도움이 되는 AI어시스턴트이다."},
    {"role": "user", "content": "알리오올리오 만드는법 알려줘"}
  ],
      temperature=0.5
    , max_tokens=200
)

print(response.choices[0].message.content)

• model : gpt-3.5-trubo, gpt-4 .. gpt 모델을 지정
• messages : gpt에 전달되는 메세지
• temperature : 창의성 정도를 결정 0에 가까울수록 보수적이고 예상 가능한 답변으로 응답하며, 1에 가까울 수록 더욱 창의적인 답변으로 응답함.
• max_tokens : 응답 최대 토큰수를 정 할 수 있음.

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OpenAI의 ChatGPT 인터페이스에서 role 속성은 대화 상황에서 메시지의 발신자 역할을 지정하는 데 사용됩니다. 이는 모델이 대화의 맥락을 이해하고, 각 메시지가 어떤 관점에서 작성되었는지 파악하는 데 중요합니다. 주로 사용되는 role 값은 다음과 같습니다:

1. user

• 설명: 대화에서 사용자의 역할을 나타냅니다. 즉, 실제 사람이나 사용자 측에서 입력되는 메시지입니다.
• 사용: 사용자의 질문, 요청, 또는 대화에 대한 반응 등을 모델에 제공할 때 사용됩니다. 모델은 이러한 사용자 메시지에 기반하여 적절한 응답을 생성하려고 합니다.

2. system

• 설명: 대화의 시스템이나 설정을 설명하는 역할을 나타냅니다. 이는 대화의 맥락, 규칙, 또는 특정 지시사항을 모델에게 알려줄 때 사용됩니다.
• 사용: 대화가 시작될 때 또는 새로운 대화 주제나 상황을 설정할 때 사용됩니다. 예를 들어, 대화의 톤, 주제의 범위, 특정 규칙 등을 정의할 수 있습니다. 이는 모델이 생성하는 응답의 방향성을 제어하는 데 도움을 줍니다.

3. assistant

• 설명: 이 역할은 모델 자체가 대화에서 수행하는 역할을 나타냅니다. 즉, 사용자의 입력에 대한 응답이나, 시스템 메시지에 기반한 안내 등을 포함합니다.
• 사용: 현재 API에서는 assistant 역할을 직접 지정하는 경우보다는 모델의 응답을 이 역할로 간주합니다. 사용자나 시스템의 입력에 대한 모델의 응답이 이에 해당합니다.

각 role의 사용과 중요성은 대화형 모델과의 상호작용에서 맥락과 의도를 명확하게 전달하는 데 있습니다. 모델이 대화의 흐름을 자연스럽게 이해하고, 각 메시지의 의도와 역할을 파악함으로써 더 정확하고 관련성 높은 응답을 생성할 수 있게 됩니다. 특히, system 메시지를 통해 대화의 맥락을 설정하는 것은 사용자의 요구사항을 모델이 정확히 이해하도록 하는 데 매우 중요할 수 있습니다.

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