Chat Completions API는 OpenAI가 제공하는 API로, 대화형 인공지능 모델과의 상호작용을 가능하게 합니다. 이 API를 통해 사용자는 대화 기반의 애플리케이션을 개발할 수 있으며, GPT-3.5, GPT-4, 그리고 최신 모델인 GPT-4o와 같은 언어 모델을 이용해 채팅 응답을 생성할 수 있습니다.
### 주요 기능
– **대화 컨텍스트 유지**: 사용자가 이전 대화를 포함하여 새로운 메시지를 보낼 수 있어 대화의 연속성이 유지됩니다.
– **역할 설정**: 시스템, 사용자, 그리고 어시스턴트와 같은 역할을 정의하여 대화의 구조를 지정할 수 있습니다.
– **다양한 응답 생성**: 다양한 입력에 대한 적절한 응답을 생성하는 기능을 제공합니다.
사용 방법 – API 엔드포인트 이용의 경우
1. **API 엔드포인트**:
– 주로 `https://api.openai.com/v1/chat/completions` 엔드포인트를 사용합니다.
2. **요청 형식**:
– HTTP POST 요청을 사용하며, JSON 형식의 데이터를 전송합니다.
– 주요 파라미터는 `model`, `messages` 등입니다.
“`json
{
“model”: “gpt-4”,
“messages”: [
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “What is the weather today?”}
]
}
“`
3. **응답 형식**:
– API는 생성된 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.
“`json
{
“id”: “chatcmpl-abc123”,
“object”: “chat.completion”,
“created”: 1677652281,
“model”: “gpt-4”,
“choices”: [
{
“index”: 0,
“message”: {
“role”: “assistant”,
“content”: “The weather today is sunny with a high of 75 degrees.”
},
“finish_reason”: “stop”
}
],
“usage”: {
“prompt_tokens”: 56,
“completion_tokens”: 18,
“total_tokens”: 74
}
}
“`
### 응용 예시
– **고객 지원 챗봇**: 사용자가 질문을 하면 AI가 답변을 제공.
– **언어 학습 도우미**: 언어 학습자가 대화를 연습할 수 있도록 대화 파트너 역할을 수행.
– **인터랙티브 스토리텔링**: 사용자와 AI가 함께 이야기를 만들어가는 애플리케이션.
Chat Completions API는 대화형 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 도구로, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.
사용 방법 – `openai` 패키지를 이용하는 경우
또한 OpenAI의 Chat Completions API를 사용하여 Python 코드에서 GPT-4 모델을 호출하려면, `openai` 패키지를 이용할 수 있습니다. 아래는 `openai` 패키지를 사용하는 예제 코드입니다.
### 준비사항
1. **OpenAI API 키**: OpenAI 계정에서 API 키를 생성하고 이를 사용하여 인증합니다.
2. **OpenAI 패키지 설치**: 패키지가 설치되어 있지 않은 경우 설치합니다.
“`bash
pip install openai
“`
### 예제 코드
아래 예제 코드는 GPT-4 모델을 사용하여 Chat Completions API를 호출하는 방법을 보여줍니다.
“`python
import openai
# OpenAI API 키 설정
openai.api_key = “your-api-key-here”
# 요청할 메시지 설정
messages = [
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “What is the weather today?”}
]
# Chat Completion API 호출
response = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt-4″,
messages=messages
)
# 응답 출력
print(response.choices[0].message[‘content’])
“`
### 주요 단계 설명
1. **`openai` 패키지 임포트 및 API 키 설정**:
“`python
import openai
openai.api_key = “your-api-key-here”
“`
2. **대화 메시지 구성**:
– `messages` 리스트에 대화의 맥락과 사용자의 메시지를 추가합니다.
“`python
messages = [
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “What is the weather today?”}
]
“`
3. **Chat Completion API 호출**:
– `openai.ChatCompletion.create()` 메서드를 사용하여 API를 호출하고, 원하는 모델(`gpt-4`)과 대화 메시지를 인자로 전달합니다.
“`python
response = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt-4″,
messages=messages
)
“`
4. **응답 출력**:
– API의 응답에서 생성된 메시지를 추출하여 출력합니다.
“`python
print(response.choices[0].message[‘content’])
“`
이 코드는 OpenAI의 Chat Completions API를 활용하여 간단한 대화형 애플리케이션을 구현하는 예제입니다. 개발자는 이 코드를 기반으로 더욱 복잡한 대화 로직을 추가하거나, 다양한 입력에 대한 응답을 생성하는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.