Chat GPT API

Chat GPT API란?

OpenAI의 GPT 모델을 사용자의 애플리케이션에 연동할 수 있도록 도와주는 인터페이스

• 내 개인 애플리케이션에서 GPT 모델에게 질문을 보내고, 응답을 받는 시스템!!

• 직접 필요게 맞게 chat gpt를 커스터마이징 할 수 있음

• 복잡한 모델을 직접 다루지 않고 간단하게 API 호출해서 강력한 언어 모델의 기능 사용 가능

• API 사용은 유료!!! 대화에 사용된 Tokens의 크기에 따라 과금

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Chat GPT API의 이점

1. Chat GPT application

• OpenAI가 제공하는 인터페이스로 직접 대화가능
• 별도 개발이 필요 xx
• 그러나 제공되는 기본 인터페이스와 기능이 제한됨

2. Chat GPT API 장점

1. 커스터마이징 : 사용자 인터페이스, 기능, 디자인 자유롭게 변경가능
2. 특정 기능 구현 : 개인 애플리케이션에 맞춘 특정 기능이나 워크플로우 추가 가능
3. 통합 : 다른 데이터 소스나 시스템을 쉽게 통합 가능
4. 브랜딩 : 사용자 경험 제공 가능
5. 제어 : 데이터 관리, 로깅, 분석 등의 제어 기능 구현 가능

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사용 방법

🔷 필요한 라이브러리 설치하기

🔹openai - API를 python으로 사용할 수 있도록 해주는 라이브러리
-24년 7월 기준 openai update 됨

🔷 API key 받기

🔹오픈AI 플랫폼 API에 접속해서 로그인
🔹Chat GPT의 profile에 들어가면 User API Keys(Legacy)가 존재한다🔹여기서 create new secret key를 사용해 API key를 받을 수 있고, project API key를 받을 수도 있다
🔹이 key는 다시 볼 수 없으니 잘 기록해둬야하고, 잊어버리면 새로운 key를 받아야함

🔷 API 호출

🔹python 코드를 통해 openai를 호출
🔹발급받은 키를 설정해서 인증

🔹python을 통해 GPT 모델에게 질문을 보내면 됨

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질문하기

• model : 'gpt-3.5-turbo' 모델로 설정 (Chat GPT 애플리케이션 모델과 동일한 언어 모델로 기존 모델보다 10배 더 저렴함)

• query : 텍스트로 이미지를 생성하는 방법 등을 물어볼 수 있음

• messages
  🔹생성하려는 대화의 히스토리를 정의하는데 사용됨
  🔹대화에 참여하려는 여러 역할(system, assistant, user)과 메세지 내용 설정
  🔹보통 대화는 먼저 시스템 메세지로 형식을 정의하고, 그 다음 사용자와 도우미의 메세지를 번갈아가면서 정의
  🔸system 메세지: 'You are a helpful assistant.'와 같은 메세지로 assistant에게 지시할 수 있음. 시스템이 챗봇에게 일종의 역할을 부여한다고 볼 수 있다
  🔸user 메세지: assistant에게 직접 전달하는 내용
  🔸assistant 메세지: 이전에 응답했던 결과를 저장해 대화의 흐름을 유지할 수 있도록 설정 가능

  openai.ChatCompletion.create() 전에 파라미터 정의하고, response 변수에 값을 할당!
  response['choices'][0]['message']['content'] 호출 후 출력

- API 사용량이 월간 소비량에 도달하여서 에러가 난 상황(유료이기 때문)