git이랑 같이 해보자.
OPENAI의 APIKEY는 굉장히 중요하다. 이거 도둑질해가서 이걸로 돈탈취당할 수도 있다.
보안정보이기 때문에 .gitignore을 통해서 관리해줘야한다.
OPENAI 홈페이지에서 로그인 후, Chat말고 API라고 여기에 들어가면
좌측 메뉴를 통해 API Key를 발급받을 수 있다.
돈을 내고 써야한다 !!
내가 쓴 사용량도 조회할 수 있다.
크레딧을 22년도 12월 19일에 받았었다고 ? ... 그렇게나 시간이 지났었구나...(받은줄도 몰랐음)
GPT가 화제가 된 것이 저 때 였었지.... 국내 AI 주식들도 그때 팍팍 올랐었고...
OPENAI는 파이썬 라이브러리도 제공해서 파이썬을 가지고 쉽게 API를 활용할 수 있도록 해줬다 !!
AI는 볼수록 굉장히 강력하다.
VS CODE에서 작업했는데, 콘솔창에
pip install openai
그러면 openai의 python 라이브러리 쓸 수 있다.
아 그리고 vscode 로컬 환경에서 나는 .env라는 이름의 파일을 만들어서 거기다가 내 apikey를 저장해두었다.
gitignore을 python으로 설정해두어서 .env는 자동으로 들어가있다.
from dotenv import load_dotenv #.env 파일의 환경변수 사용을 위함
import os
from openai import OpenAI
load_dotenv() # .env 파일에서 환경 변수를 로드하는 함수.
#나의 .env에는 apikey가 숨어있다.
#.env파일에서 로드한 환경변수들 중 " "안에 있는 저 친구에 해당하는 값을 가져온다는 말.
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
#.env 파일안에 OPENAI_API_KEY= ~~ 뭐시기 라는 텍스트가 숨어있음.
MODEL="gpt-3.5-turbo" #내가 사용할 GPT 모델이름. 지금은 GPT-4도 있음
client = OpenAI(api_key=openai_api_key) #위의 키로 OPENAI에 접근한다는 내용.
response = client.chat.completions.create( #openai api로 챗봇대화 한다는거
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[ #message 배열에 user,system, assistant 사용하여 대화 시뮬레이션
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "How did Korea do in the 2002 World Cup?"},
{"role": "assistant", "content": "Korea achieved its highest ever performance in the 2002 World Cup."},
{"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content) #응답 온 메시지 출력.
pass #이건 디버깅할라고 씀
이렇게 하면 이런 결과가 나온다.
똑똑하군.
디버그 콘솔에서 response의 정체를 살펴보자.
얘는 class다 !!
이 안에 있는 response.choices는 길이가 1개짜리 리스트다.
그리고 그 안에 message, 그 안에 content 안에 우리가 원하는 대답이 담겨있다.
