[API] ChatGPT Python으로 사용해보기 - Part.2

회사 업무에 치여 정말 오랜만에 포스팅을 하는 것 같습니다 ㅎㅎ...

 

몇 달 전 쯤에 ChatGPT 관련 포스팅을 한 적이 있습니다. 당시에는 API가 공개되지 않아 GPT 3.0 버전인 InstructGPT로 대신 사용을 했었고, 다른 분들도 Reverse Engineering을 하거나 브라우저 세션으로 접근하는 방식으로 사용을 해왔던 것으로 보입니다. 하지만, 이제 그럴 필요가 없어졌습니다.

 

ChatGPT의 API 버전이 3월 1일에 공개가 되었습니다.

Introducing ChatGPT and Whisper APIs

이제 누구나 손쉽게 단 세 줄의 코드 만으로 ChatGPT를 Python으로 사용할 수 있습니다.

(TMI: ChatGPT 옆에 있는 Whisper은 음성을 텍스트로 변환해주는 Speech-to-text (STT) 모델입니다)

 

구현하기에 앞서 두 가지가 필요합니다:

1. OpenAI API Key

2. openai 파이썬 라이브러리 설치 (버전 0.27.0 이상)  

    ㄴ 이미 설치를 하셨다면 prompt 에서 pip install --upgrade openai  로 버전 업글을 하시면 됩니다.

키를 발급받는 방법과 설치 방법은 제 이전 포스팅에 상세히 적어놓았으니 참고하시길 바랍니다 👇👇

[API] ChatGPT Python으로 사용해보기 - Part.1 (수정)

 

Python으로 구현

코드는 아래가 끝입니다. 

 

import openai

YOUR_API_KEY = '발급받은 Openai API 키'

openai.api_key = YOUR_API_KEY
completion = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo", 
  messages=[{"role": "user", "content": "Tell the world about the ChatGPT API in the style of a pirate."}]
)

print(completion)

 

openai.ChatCompletion.create() 메서드는 role (역할), 그리고 content (질문)이 들어간 dictionary를 list의 형태로 input을 받는 것 같습니다.

- content 부분에 원하는 질문을 집어넣으면 됩니다.

- role에 들어갈 수 있는 항목은 “system”, “user”, “assistant”  이렇게 세 가지 입니다.

 

출력 결과물

출력 결과물은 json 형태로 다음과 같습니다. 

 

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "\n\nAhoy, me hearties! Have ye heard about the ChatGPT API, the greatest treasure in all the seven seas of coding? This be the tool fer all ye swashbucklers and landlubbers who be wantin' to add a bit o' chat functionality to yer apps and websites.\n\nWith the ChatGPT API, ye can integrate text and voice chat, as well as language translation capabilities, into yer projects. Whether ye be needin' to connect with yer crew on a ship, or reach out to customers from far-off lands, this be the solution for yer communication needs.\n\nAnd this API be so easy to use, even a scallywag with little coding knowledge can set it up in no time! The ChatGPT API be a true treasure trove for any savvy developer, and it be free to boot. So what be ye waitin' for, me mateys? Hoist the Jolly Roger and set sail to the ChatGPT API today!",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1678274175,
  "id": "chatcmpl-6rm4Fd3aCEgglRqghwLk84SRJnv6S",
  "model": "gpt-3.5-turbo-0301",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 206,
    "prompt_tokens": 23,
    "total_tokens": 229
  }
}

 

.py 파일로 구현

사용 편의성을 위해서 .py 파일로도 구현을 해봤습니다:

한글로 질문하면 인코딩으로 깨져서 나오는 현상이 있기 때문에, utf-8로 다시 인코딩을 한 뒤 디코딩을 해줬습니다.

 

import openai
import argparse

YOUR_API_KEY = '발급받은 Openai API 키'

def chatGPT(prompt, API_KEY=YOUR_API_KEY):
    
    # set api key
    openai.api_key = API_KEY

    # Call the chat GPT API
    completion = openai.ChatCompletion.create(
      model="gpt-3.5-turbo", 
      messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    # resolve encoding issue 
    return completion['choices'][0]['message'].encode('utf-8').decode().strip()

def main():
    # 지문 입력 란
    while True:
        prompt = input("Insert a prompt: ")
        if prompt.lower() == 'exit':
            break
        print(chatGPT(prompt))
        print('='*60)
        print('='*60)
        print('\n')

if __name__ == '__main__':
    main()

실행 영상

모든 업계에서 ChatGPT를 어떻게 활용할지 고민 중인 것 같습니다. 사실 기반으로 무언가를 수행하기에는 답변이 틀릴 수 있다는 리스크를 풀어야하기 때문에 기존 서비스나 신규 서비스를 기획하는 데에는 어느정도 어려움이 있을 것 같습니다.

앞으로 ChatGPT가 세상에 어떤 변화를 가져올지는 두고봐야 할 것 같습니다.

신기술을 개발하는 것도 무척 어렵지만, 현존하는 기술을 적재적소에 잘 활용하는 것 또한 어렵다는 것을 요즘 느끼고 있습니다.  

 

제 포스팅이 조금이나마 도움이 되었기를 바랍니다. 😁