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Spring 프로젝트에 Chat GPT를 활용하는 멋진 경험은 어떤 걸까요?



Spring 프로젝트에 Chat GPT를 활용하는 멋진 경험은 어떤 걸까요?

제가 직접 체크해본 바로는, Spring 프레임워크와 Chat GPT를 조합하여 멋진 어플리케이션을 개발할 수 있는 기회가 많더라고요. 일상에서 프로그램을 만들 때의 경험과, Chat GPT의 API 사용 팁을 곁들여 몇 가지 중요한 내용을 정리해 보았어요.

목차

Chat GPT API를 활용하기 위한 첫 걸음

Chat GPT를 활용하기 위해서는 API 키를 발급받아야 해요. 이 과정은 여러 사람들에게 예상보다 복잡하게 느껴질 수 있는데요, 직접 경험해본 결과로는 다음과 같은 단계가 필요하답니다.

 

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  1. API 키 발급받기
  2. OpenAI의 공식 웹사이트에서 API 키를 발급받아야 해요. 가입 후, 인증된 사용자인지 확인하기 위해 키가 꼭 필요하지요.
  3. 2023년 기준으로, 무료 크레딧 5달러가 제공되니 잘 활용해야 해요. 다만, 과거에 사용해본 사람들은 크레딧이 만료될 가능성도 있답니다. 만약 여러분이 저처럼 만료된 사실을 모르고 에러를 겪게 되면, 카드 정보를 등록해야 해요.

2. 비용 고려하기

  • API를 호출할 때 발생하는 요금이므로, 테스트할 때는 비용을 엄청 걱정하게 돼요.
  • 모델별로 비용이 다르니 여기에서 확인해보세요. 크게는 토큰의 수에 따라 비용이 발생하게 됨을 기억해야 하죠.
모델 비용 (1,000 토큰)
Davinci $0.06
Curie $0.01
Babbage $0.001
Ada $0.0008

이런 비용을 미리 염두에 두고, 필요 없는 호출은 자제해야 해요.

어떤 GPT 모델을 선택할까요?

제가 직접 체크해본 결과로는 Chat GPT에는 다양한 모델이 있는데요, 이를 활용하기 위해선 어떤 모델을 사용할지 선택하는 것이 중요해요. 여러 모델 중에서 적합한 것을 찾기 위해 고심했답니다.

1. 모델 선택 시 고려사항

  • 대화형 서비스를 만들고 싶다면 Chat Completion 모델을 추천드려요. 직접 테스트해본 후, 강력한 성능을 발휘하더라구요.
  • 기존의 text-davinci-003모델 대신 gpt-3.5-turbo를 선택하게 됐어요. 사람들이 많이 사용하고 있다는 느낌을 받았거든요.

2. 오류 대응

  • 모델 선택 시 “deprecated” 경고가 발생한다면 분명히 문제가 있어요. 2024년 1월까지 이전 모델을 대체해야 하니 빠르게 활용할 적합한 모델로 전환해야죠.

의존성 관리와 간편한 코드

현재 사용 중인 Spring Boot 버전은 2.7.13이랍니다. 이 버전에 맞는 의존성을 추가하면 직접 구현할 때 매우 도움이 되는데요.

1. Maven 및 Gradle 의존성 추가

  • 프로젝트에 추가할 의존성은 다음과 같이 쉽게 설정할 수 있어요.

groovy
implementation 'com.theokanning.openai-gpt3-java:service:0.15.0'
implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.7.2'

  • 이 의존성으로 API 호출을 손쉽게 처리할 수 있어요.

2. OpenAiService 사용하기

  • OpenAiService 클래스를 만들어 API 호출을 간편하게 구현할 수 있어요. 직접 구현해본 결과로는 код가 효율성을 높여주더라구요.

java
public class OpenAiService {
public OpenAiService(final String token) {
// ...
}
}

저는 이러한 클래스를 활용해 여러분들과 함께 Chat GPT의 API를 쉽게 사용할 수 있답니다.

실제 구현과 동작 원리

저는 기본적인 Chat GPT API를 호출한 후, 그 동작 원리를 분석할 수 있었어요. RxJava를 함께 사용하니 더욱 기능적으로 개선됐답니다.

1. API 요청 흐름

  • ChatCompletionRequest 객체를 생성하고 이를 활용하여 요청을 보냅니다.

java
public ChatCompletionRequest getStreamCompletionRequest(RequestCompletionMessageDto completionMessageDto) {
return ChatCompletionRequest.builder()
.model(model)
.messages(createChatMessage(completionMessageDto.getPrompt()))
.maxTokens(1000)
.stream(true)
.build();
}

  • 이 코드로 손쉽게 결과를 얻어내니 그 과정이 신기하더라구요.

2. 결과 확인

  • 요청 후, 응답을 직접 확인하면서 필드의 값들을 잘 읽어보세요. 때로는 기대하지 않았던 결과가 나올 수 있으니요.

마무리 및 추가 자료

이렇게 Chat GPT를 Spring 프로젝트와 결합해본 경험을 나누어봐요. 다양한 추가 자료는 아래에서 참고해 보세요.

질문이나 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 소통해 주세요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

API 키는 어디서 발급받나요?

  • OpenAI의 공식 웹사이트에서 회원가입 후 API 키를 발급받을 수 있어요.

어떤 비용이 발생하나요?

  • API 이용 시 모델에 따라 비용이 발생하며, 일반적으로 1,000 토큰 단위로 청구되요.

GPT 모델은 어떻게 선택하나요?

  • 사용 용도에 맞는 모델을 선택해야 하며, 대화형 서비스에는 Chat Completion 모델을 추천해요.

오류가 발생했을 때 어떻게 하나요?

  • “deprecated” 경고가 뜬다면, 최신 모델로의 이행을 고려해야 해요.

결국, 이 글을 통해 소개한 내용을 통해 Chat GPT와 Spring을 통해 멋진 프로젝트를 만드는 데 도움이 되었으면 좋겠어요. 기술의 발전과 함께 더 나은 어플리케이션을 만들어가는 기회를 놓치지 마세요.

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