2. Python Openai API 답변 추출하기

이전글에서는
python으로 질문을 요청하는 방법에 대하여 이야기 하였습니다.
이번 글은 openai 답변에서 message를 분리하는 내용까지를 다루겠습니다.

이전 글에서의 질문내용 [프롬프트]

messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a poetic assistant, skilled in explaining complex programming concepts with creative flair."},
    {"role": "user", "content": "Compose a poem that explains the concept of recursion in programming."}
    ]

Openai 답변 내용 위치

답변 내용 역시 공식 문서에서 찾아볼 수 있습니다.

client.chat.completions.create()함수를 사용하여
completion에는 답변 내용이 담깁니다.

답변 내용의 형태는
JSON의 형태를 가지고 있습니다.
따라서 위의 내용은 print(completion)를 통해 결과를 터머널 창에 출력을 받아볼 수 있습니다.

답변내용

답변 각 정보의 의미

choices (완료 객체 목록)

질문시 응답 개수(n)를 1이라면 한개,
2로 설정하면 2개의 완료 개체가 리스트 형태로 저장됨

index

완료 개체의 인덱스

message

모델에서 생성된 메시지 내용
“content”는 답변 내용
“role”은 질문시 지정한 역할

created

요청한 시점의 타임스탬프

object

반환된 객체의 유형
ChatGPT의 경우 chat.completion

useage

질문할 때 사용한 토큰 수
응답할 때 사용한 토큰 수, 총 사용한 토큰 수를 각각 제공

답변결과 텍스트는 content의 값으로 나와 있습니다.
이를 선택하여 답변만 받기 위해서는
print(completion)의 답변 내용의 위치를 입력해주면됩니다.

print(completion.choices[0].message.content)

위의 코드로 print를 수정해준다면
답변 내용만을 출력받을 수 있습니다.

이렇게 OpenAI API를 통해 답변을 받는 간단한 방법을 살펴보았습니다.

OpenAI API는 최신 인공지능 기술을 활용하여 다양한 작업을 자동화하고,
사용자들에게 빠르고 정확한 답변을 제공합니다. 이를 통해 자연어 이해, 기계 번역, 문서 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

답변은 사용자의 질문에 따라 다르며, 문맥을 고려하여 응답을 생성합니다.
이는 질문에서 설정한 값들에 맞춰
기계학습 및 인공지능 기술을 바탕으로 하여 정확도를 높이고 있습니다.

API는 개발자들에게 편리한 기능을 제공하며,
응용 프로그램, 웹 서비스, 챗봇 등 다양한 플랫폼에서 사용될 수 있습니다.
또한, API를 활용하여 기능을 확장하거나 개선할 수 있으며, 새로운 인공지능 기술을 적용할 수도 있습니다.

이렇게 OpenAI API를 사용하면 많은 작업을 자동화하고 효율적으로 처리할 수 있습니다.
또한, 사용자의 요청에 신속하고 정확한 답변을 제공하여 만족도를 높일 수 있습니다.
OpenAI API를 활용하여 더욱 편리하고 효과적인 서비스를 제작해보세요.