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품목정보
| 발행일 | 2024년 08월 16일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 384쪽 | 188*245*18mm |
| ISBN13 | 9791193926284 |
파이썬과 자바스크립트로 배우는 OpenAI 프로그래밍
: OpenAI API 기본 개념부터 프롬프트 작성, 이미지 생성, 노코드 툴 사용, 나만의 AI 모델 제작까지
쇼다 츠야노 저 / 김모세 역
|
제이펍
|
2024년 08월 16일
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원칙적으로는 유료이지만 API가 어떤 것인지 잠깐 사용해보고 싶은 정도라면 요금을 지불하지 않고 사용할 수 있다. / OpenAI API는 계정 등록 시 5달러의 무료 플랜을 제공하므로 그 플랜 안에서 무료로 사용할 수 있다. 고작 5달러라고 생각할 수도 있겠지만 앞서 설명한 것처럼 이용 방식에 따라 수백만 번 정도 접근할 수 있으므로 부족하지 않다. / 5달러 무료 플랜은 3개월 간 유효하므로 학습 기간 동안 충분히 사용할 수 있다. 또한 지불 정보(신용카드 정보)는 유료 플랜으로 전환할 때 등록하므로 사용하지 않고 방치하더라도 임의로 요금이 청구되지 않는다.
--- p.4
플라스크에서는 함수에 특별한 값(데커레이터)을 붙여서 핸들러를 정의했다. Express에서는 Express 객체의 get 등의 메서드를 사용해서 핸들러를 작성한다. 첫 번째 인수에는 경로를 지정하고, 두 번째 인수에는 함수를 지정한다. 이를 통해 지정한 경로에 접근하면 준비한 함수가 실행된다. / 이 함수는 최소 두 개의 인수를 갖는다. 이 인수는 Request와 Response라는 객체로, 각각 클라이언트로부터 전송된 요청과 서버로부터 클라이언트에 반환하는 응답 정보를 관리한다. / 이 함수에서 필요에 따라 프로세스를 수행하고 마지막에 Response의 render 메서드로 페이지를 작성한다. render는 첫 번째 인수에 지정한 템플릿 파일을 렌더링하고 결과를 클라이언트로 출력한다. 두 번째 인수에는 템플릿에 전달하는 값을 객체 안에 모아서 지정할 수 있다. 그러면 객체 안의 값을 템플릿 측에서 값으로 사용할 수 있다.
--- p.45
Chat Completion은 챗봇과 같은 대화형 응답(interactive response)을 생성하기 위해 설계된 모델이다. 이전 대화와 컨텍스트를 고려하면서 응답을 생성한다. / Chat Completion은 캐주얼한 대화, 고객 지원, 질의 응답 등 대화형 응답을 필요로 하는 시나리오에 최적화된 모델이다. / 종합하면 Completions API는 범용적인 텍스트를 생성하기 위해 사용되고, Chat Completions API는 대화형 응답을 생성하기 위해 특별히 설계되었다고 할 수 있다.
--- p.148
메서드는 POST를 지정하고 헤더 정보에 Content-Type과 Authorization을 전달한다. 지금까지 여러 차례 구현했으므로 익숙할 것이다. / 핵심인 바디 부분에는 prompt, n, size값을 정리한 객체를 준비한 뒤 JSON.stringify를 이용해 텍스트화하여 지정한다. 내용은 다르지만 그 동작은 같다. fetch는 비동기 함수이므로 여기서는 then으로 콜백 처리를 준비한다. 그 안에서 한 차례 더 비동기인 json을 호출하고 then에서 json의 콜백 처리를 준비한다. 그리고 API에서 받은 값을 처리한다.
--- p.191
반환값 안에 있는 data에는 Embedding한 결과가 모여 있다. 배열로 돼 있으며 각 항목의 embedding에 벡터 데이터(실수 배열)를 저장한다. Embedding 결과를 활용하고 싶을 때는 여기에 있는 벡터 데이터를 사용한다. / 이 벡터 데이터는 text-embedding-ada-002를 사용하는 경우 1536개의 실수 배열로 이루어져 있다. 즉 이 모델에서는 모든 텍스트를 1536개 지표를 기준으로 수치화한다. Embedding 모델에 따라 지표 수도 달라진다. / 이후 새로운 모델이 릴리스돼 지표 수가 증가하면 보다 명확하게 콘텐츠의 의미를 파악할 수 있다. Embedding을 통해 얻어지는 벡터 데이터 내용 또한 모델에 따라 다르다.
--- p.242
Power Automate에서는 흐름(flow)이라 불리는 것을 작성해 프로세스를 구현한다. 흐름은 다양한 서비스에 접근해 결과를 처리하는 일련의 작업을 정의하기 위한 것이다. Power Automate로 무언가 작업을 수행하려면 먼저 수행할 내용에 맞는 흐름을 작성하고 그 흐름 안에 다양한 프로세스를 조합한다. (...) Power Automate는 그 자체로 어떤 프로세스를 수행한다기보다 다른 서비스와 연동하는 프로세스를 조합한다. 따라서 OpenAI API를 이용하더라도 반환값을 Power Automate 안에서 소비하는 일은 거의 없다. 값을 받으면 그 값을 엑셀 시트에 출력하거나 원드라이브(OneDrive)에 파일을 저장하거나 다른 웹 서비스에 데이터를 전송하는 식으로 사용하는 것이 일반적이다. 여기서는 그런 예의 하나로 Power Apps에서 호출하여 사용하는 흐름을 작성해본다.
--- p.4
플라스크에서는 함수에 특별한 값(데커레이터)을 붙여서 핸들러를 정의했다. Express에서는 Express 객체의 get 등의 메서드를 사용해서 핸들러를 작성한다. 첫 번째 인수에는 경로를 지정하고, 두 번째 인수에는 함수를 지정한다. 이를 통해 지정한 경로에 접근하면 준비한 함수가 실행된다. / 이 함수는 최소 두 개의 인수를 갖는다. 이 인수는 Request와 Response라는 객체로, 각각 클라이언트로부터 전송된 요청과 서버로부터 클라이언트에 반환하는 응답 정보를 관리한다. / 이 함수에서 필요에 따라 프로세스를 수행하고 마지막에 Response의 render 메서드로 페이지를 작성한다. render는 첫 번째 인수에 지정한 템플릿 파일을 렌더링하고 결과를 클라이언트로 출력한다. 두 번째 인수에는 템플릿에 전달하는 값을 객체 안에 모아서 지정할 수 있다. 그러면 객체 안의 값을 템플릿 측에서 값으로 사용할 수 있다.
--- p.45
Chat Completion은 챗봇과 같은 대화형 응답(interactive response)을 생성하기 위해 설계된 모델이다. 이전 대화와 컨텍스트를 고려하면서 응답을 생성한다. / Chat Completion은 캐주얼한 대화, 고객 지원, 질의 응답 등 대화형 응답을 필요로 하는 시나리오에 최적화된 모델이다. / 종합하면 Completions API는 범용적인 텍스트를 생성하기 위해 사용되고, Chat Completions API는 대화형 응답을 생성하기 위해 특별히 설계되었다고 할 수 있다.
--- p.148
메서드는 POST를 지정하고 헤더 정보에 Content-Type과 Authorization을 전달한다. 지금까지 여러 차례 구현했으므로 익숙할 것이다. / 핵심인 바디 부분에는 prompt, n, size값을 정리한 객체를 준비한 뒤 JSON.stringify를 이용해 텍스트화하여 지정한다. 내용은 다르지만 그 동작은 같다. fetch는 비동기 함수이므로 여기서는 then으로 콜백 처리를 준비한다. 그 안에서 한 차례 더 비동기인 json을 호출하고 then에서 json의 콜백 처리를 준비한다. 그리고 API에서 받은 값을 처리한다.
--- p.191
반환값 안에 있는 data에는 Embedding한 결과가 모여 있다. 배열로 돼 있으며 각 항목의 embedding에 벡터 데이터(실수 배열)를 저장한다. Embedding 결과를 활용하고 싶을 때는 여기에 있는 벡터 데이터를 사용한다. / 이 벡터 데이터는 text-embedding-ada-002를 사용하는 경우 1536개의 실수 배열로 이루어져 있다. 즉 이 모델에서는 모든 텍스트를 1536개 지표를 기준으로 수치화한다. Embedding 모델에 따라 지표 수도 달라진다. / 이후 새로운 모델이 릴리스돼 지표 수가 증가하면 보다 명확하게 콘텐츠의 의미를 파악할 수 있다. Embedding을 통해 얻어지는 벡터 데이터 내용 또한 모델에 따라 다르다.
--- p.242
Power Automate에서는 흐름(flow)이라 불리는 것을 작성해 프로세스를 구현한다. 흐름은 다양한 서비스에 접근해 결과를 처리하는 일련의 작업을 정의하기 위한 것이다. Power Automate로 무언가 작업을 수행하려면 먼저 수행할 내용에 맞는 흐름을 작성하고 그 흐름 안에 다양한 프로세스를 조합한다. (...) Power Automate는 그 자체로 어떤 프로세스를 수행한다기보다 다른 서비스와 연동하는 프로세스를 조합한다. 따라서 OpenAI API를 이용하더라도 반환값을 Power Automate 안에서 소비하는 일은 거의 없다. 값을 받으면 그 값을 엑셀 시트에 출력하거나 원드라이브(OneDrive)에 파일을 저장하거나 다른 웹 서비스에 데이터를 전송하는 식으로 사용하는 것이 일반적이다. 여기서는 그런 예의 하나로 Power Apps에서 호출하여 사용하는 흐름을 작성해본다.
--- p.256
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