지난 게시글에서 이미지 생성 모델인 Dall-E를 통해 메뉴의 이미지를 생성하고 결과를 받아오는데에 성공했습니다. 이제 이 이미지를 저장 및 공개해 모두가 볼 수 있게 만들어야하는데, 저는 구글 클라우드의 GCS를 사용해 구현하도록 하겠습니다. GCS란? Google Cloud Storage(GCS)란 구글 클라우드에서 제공하는 클라우드 객체 저장소로 AWS의 S3와 유사합니다. 이미지, 미디어, 백업 데이터 등 구조화 되어있지 않은 바이너리 또는 객체 데이터의 저장 용도로 적합하며, GCS 역시 여러 리전에 동일한 레플리카를 만들어 높은 가용성과 장애 복구 등이 가능합니다. 이외에도 서비스 계정을 사용해 외부 접근을 막고 데이터를 안전하게 보관할 수 있지만, 여기서는 외부 액세스를 허용하기 위한 공개 ..

안녕하세요. GPT로 만드는 삼시세끼 요리 블로거, 챗종원 설명회가 이제 막 중간 정도를 지났습니다. 개념 설명할 때에는 틀린 부분이 없도록 교차검증하느라 포스팅에 시간을 많이 갈아 넣어야 했는데, 그냥 했던 거 설명만 하니까 시리즈 물임에도 부담이 적고 금방금방 쓰는 것 같네요.. 굿 지난 포스팅을 통해 인증 후에 티스토리 Access Token을 처리하고, 메뉴를 추천받고 다루기 편하게 JSON 포맷으로 변환하는 과정까지 설명했습니다. 중간 점검 이러한 일련의 과정을 통해 오늘 추천드릴 메뉴는 팬케이크입니다. 부드럽고 달콤한 팬케이크는 만들기가 어렵지 않으며, 맛있는 아침식사나 간식대용으로 유용합니다. 우선 팬케이크를 만들기 위해 달걀과 우유를... 와 같은 답변을 얻게되고, 이러한 자연어는 Json..

앞선 1부와 2부에서 서비스의 전체 청사진 및 티스토리 Token의 영속성을 위한 인증 후 Access Token의 처리 과정에 대해 소개했습니다. 이번 포스팅에서는 Open AI의 GPT API를 통해 메뉴를 추천받고, 자연어로 이루어진 데이터를 Json으로 정제하는 과정에 대해 설명하겠습니다. Workflow 해당 파트는 크게 메뉴를 추천하는 모듈과, 자연어를 Json 형식으로 변형하는 모듈로 구분했습니다. 두 파트를 구분 지어 개발한 이유는 자연어를 Json 형식으로 변형하는 부분의 범용성이 크다고 생각해서, 추후 요리 도메인이 아닌 다른 서비스를 개발할 때 유용하게 재사용이 가능하기 때문 입니다. 해당 파트의 흐름은 다음과 같습니다. OPENAI API 우선 외부 API를 사용하기 위해 API K..

1부에서 전체 프로젝트의 구조와 필요 기능에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 티스토리 인증 API를 활용해 Access Code를 얻고, 이를 관리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 우선 Tistory API를 사용하기 위해서는 APP을 등록하고, API 키를 발급받아야합니다. 아래 링크에서 API 키를 발급받을 수 있습니다. API 등록 및 키 발급 Tistory 좀 아는 블로거들의 유용한 이야기 www.tistory.com 앱 등록을 시도합니다. Callback은 나중에 수정될테니 서비스 명, 설명을 간략히 작성합시다. 서비스 URL은 도메인을 기입하거나, 없다면 블로그 url을 기입해도 무방합니다. 이제 인증을 다루기 위한 함수를 만들 차례입니다. 우선 Tistory의 인증 방식을 이해 해야할텐데..

안녕하세요, 지난 번엔 Jira Automation과 GPT API를 통해 문의에 답변을 남기는 챗봇을 만들어보았는데요 OpenAI의 ChatGPT API를 쓰면서, 문득 재밌는 아이디어가 떠올라서 바로 만들어보았습니다. 현재 개발을 마치고 운영중인 블로그입니다. 챗종원 AI 요리사 챗종원 chefgpt.tistory.com 아침, 점심, 저녁 하루 3번 음식 메뉴를 추천하고, 필요한 재료와 레시피를 블로그에 자동으로 작성합니다. 100% 서버리스로 실행되며, 광고 수익이 운영 비용보다 잘 나올 때를 손익 분기점으로 잡고 있습니다. 기본이 되는 아이디어는 다음과 같습니다. GPT로 메뉴를 추천받고, 메뉴에 대한 설명, 요리에 필요한 재료, 요리 방법을 담은 자연어를 생성합니다. 해당 자연어를 다시 GPT..

최근 다양한 산업에서 효율성 제고를 위해 인공지능을 활용한 단순 반복 업무의 자동화에 많은 관심을 기울이고 있습니다. 본 포스팅에서는 문의에 대해 자동으로 답변을 생성하고 응답하는, 가장 단순한 챗봇 프로토 타입의 개발 과정에 대해 포스팅하도록 하겠습니다. 개발 환경: Atlassian Jira Google Cloud Function GPT 3.5-turbo Python 3.8 Jira란? Jira란 Atlassian이 개발한 이슈 추적 소프트웨어로 이슈의 추적과 프로젝트 관리를 위해 사용됩니다. 다양한 업무(개발 단위, 버그 등)에 대한 이슈를 생성하고개발자를 할당, 버전 관리를 통한 통합, 배포 등의 기능을 제공하며, Github이나 IntelliJ 등의 써드파티와의 결합으로 Agile/DevOps..