4주차

1. 필요한 라이브러리 다운로드
2. OPENAI 회원가입후 API key 받아오기
3. .env 파일 환경변수 사용
4. /sendMessage 엔드포인트 생성
5. 채팅 기능 수정

1. 라이브러리 다운로드

• openai
  OpenAI API를 호출하기 위한 라이브러리
• python-dotenv
  API 키 같은 민감한 정보를 .env 파일에 저장하고 불러오기 위한 라이브러리
• flask-cors
  포트폴리오와 Flask 서버가 서로 통신할 수 있게 해주는 필수 라이브러리

2. OpenAi 로그인후 API key 받아오기

3. .env 파일 생성 , 환경변수 사용

왜 코드에 직접 입력안하나?
OpenAI API 키는 민감한 정보라서 코드에 직접 넣으면 안됨
.env 파일은 Git에 커밋되지 않아서 안전함

4. 엔드포인트 생성

.env 파일 환경변수 로드하고 API키를 설정한다.
엔드포인트는 메소드방식이 POST 일때 허용.
프론트엔드의 파싱된 메세지를 터미널 출력, OpenAI API호출 하여 AI 답변생성 한다. 생성된 답변을 터미널출력 및 프론트엔드에게 JSON 타입으로 전송한다.

5. 채팅 수정

프론트엔드에서 url과 , POST 메소드 방식 , 받는데이터형식은 json, fetch()를 이용해 body옵션에서 stringfy()를 사용한다.

최종

최종적으로
사용자 메세지전송 -> Flask 서버에서 Json 파싱하여 message의값을 터미널에 출력하고 OpenAI API를 호출하여 AI 답변생성한다.
생성된 답변 터미널 출력 , 사용자에게 Json 형태로 답변한다.
응답을 채팅창에 표시

프론트엔드 -> FLask 서버-> OpenAI 답변생성 -> 프론트엔드 (채팅창)