이번 차시엔 response api의 file_search tool에 대해서 학습하겠음.
File_search 작동 개념
파일 서치는 Open_AI에 추가적으로 doc.txt 등의 파일을 입력시켜서, 특정 정보에 대해서 깊이 있는 검색이 가능토록 한다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="gpt-4.1",
input="What is deep research by OpenAI?",
tools=[{
"type": "file_search",
"vector_store_ids": ["<vector_store_id>"]
}]
)
print(response)예시 코드에 나오듯이 vector store가 필수적이다.
파일을 벡터로 만들어서 백터스토리지에 저장한후,
사용자가 질문을 입력하면 질문 임베딩을 생성하고,
관련 유사도 높은 벡터 값을 검색하여 응답을 출력하는 방식이다.
업로드 가능한 file 목록은 아래와 같다.
input을 통하여 파일 경로를 추가하고, 해당 파일에 대한 질문시
아래와 같이 타겟 답변이 생성되는 것을 확인 할 수 있다.
openai dashboard에 들어가보면 storage에 업로드한 파일과,
해당 파일이 벡터 파일로 저장되어 있는 것을 볼 수 있다. 끝!
