파이썬과 자바스크립트로 배우는 OpenAI 프로그래밍

옮긴이 머리말 xi
베타리더 후기 xii
시작하며 xv

CHAPTER 1 OpenAI API를 시작하자 1
1.1 OpenAI API를 사용하기 위한 준비 1
__1.1.1 ChatGPT가 준 충격 1
__1.1.2 OpenAI API 3
__1.1.3 OpenAI 개발자 페이지 5
__1.1.4 OpenAI 계정 등록 9
__1.1.5 Playground에서 OpenAI API를 사용해보자 12
1.2 OpenAI 계정 설정 17
__1.2.1 API 사용 현황 관리 18
__1.2.2 Settings 18
__1.2.3 API 키 작성 27
1.3 파이썬/Node.js로 API 사용하기 30
__1.3.1 OpenAI API 개발 환경 30
__1.3.2 [파이썬] 파이썬 준비 30
__1.3.3 [Node.js] Node.js 준비 34
1.4 웹 애플리케이션에서 API 사용하기 37
__1.4.1 [파이썬] 플라스크 애플리케이션 37
__1.4.2 애플리케이션의 메인 프로그램 작성 39
__1.4.3 템플릿 파일 생성 41
__1.4.4 [Node.js] Express 애플리케이션 43
__1.4.5 Express 애플리케이션 작성 46
__1.4.6 index.js 49
__1.4.7 index.ejs 템플릿 파일 생성 51
__1.4.8 OpenAI에 익숙해지자 54

CHAPTER 2 API 사용법을 익혀보자 55
2.1 파이썬에서 API 사용하기 55
__2.1.1 OpenAI API와 Completions API 55
__2.1.2 API 사용하기 57
__2.1.3 스크립트 작성하기 58
__2.1.4 스크립트 내용 살펴보기 59
__2.1.5 반환값 60
__2.1.6 Completion에서 Chat Completion으로 62
2.2 Node.js에서 API 사용하기 63
__2.2.1 API 사용하기 63
__2.2.2 스크립트 작성하기 66
__2.2.3 스크립트 구조 살펴보기 68
__2.2.4 access_openai 함수에서의 API 접근 70
2.3 웹 API 직접 사용하기 71
__2.3.1 웹 API에 직접 접근하기 71
__2.3.2 자바스크립트로 API에 접근하기 72
__2.3.3 콜백 함수와 반환값 처리 74
__2.3.4 API를 사용하는 웹페이지 만들기 75
__2.3.5 클라이언트에서 직접 API를 사용할 때의 위험성 78

CHAPTER 3 프롬프트 디자인 80
3.1 기본 프롬프트 80
__3.1.1 프롬프트의 중요성 80
__3.1.2 지시와 메타 프롬프트 82
__3.1.3 한국어를 영어로 번역 83
__3.1.4 지시의 다양한 이용 예 85
3.2 ID와 캐릭터 설정 87
__3.2.1 ID 할당과 질의 예 87
__3.2.2 제로숏 학습과 예시 89
__3.2.3 캐릭터 할당 90
__3.2.4 재미있는 AI 봇 만들기 91
__3.2.5 Q&A용 AI 만들기 94
3.3 그 밖의 프롬프트 기능 96
__3.3.1 순서 설명 96
__3.3.2 텍스트 요약 97
__3.3.3 콘텐츠 생성 프롬프트 97
__3.3.4 선택지 제시와 입력 99
__3.3.5 문장 구조 이해시키기 102
3.4 명령어 정의와 출력 형식 104
__3.4.1 명령어 생성하기 104
__3.4.2 명령으로 프롬프트 실행하기 107
__3.4.3 출력 형식에 관한 프롬프트 110
__3.4.4 프롬프트 인젝션 111

CHAPTER 4 Completion 탐구하기 117
4.1 에러 처리/모델 API 117
__4.1.1 에러 처리 117
__4.1.2 [파이썬] Completion 에러 처리 119
__4.1.3 [Node.js] Completion 에러 처리 121
__4.1.4 모델 122
4.2 옵션 인수 126
__4.2.1 suffix를 이용한 중간 텍스트 생성 126
__4.2.2 여러 후보 생성하기 130
__4.2.3 생성 내용 조정하기 133
__4.2.4 생성 내용에 관한 옵션 138
__4.2.5 실시간 토큰 처리 144

CHAPTER 5 Chat Completion과 Transcription 147
5.1 Chat Completion 기본 147
__5.1.1 Completion과 Chat 147
__5.1.2 Chat Completions API 148
__5.1.3 API로부터의 반환값 150
__5.1.4 [파이썬] 챗 만들기 151
__5.1.5 [Node.js] 챗 만들기 154
__5.1.6 프로그램 실행 159
__5.1.7 [자바스크립트] 웹페이지에서 채팅하기 160
__5.1.8 Chat Completion의 프롬프트 디자인 163
__5.1.9 role에 함수 지정하기 166
5.2 Speech to text를 이용한 음성 입력 167
__5.2.1 오디오 파일과 문자 읽기 167
__5.2.2 [파이썬] 오디오 파일에서 텍스트 얻기 168
__5.2.3 [Node.js] 오디오 파일에서 텍스트 얻기 169
__5.2.4 프로그램 실행 171
__5.2.5 [자바스크립트] 오디오 파일에서 텍스트 얻기 171
__5.2.6 Transcription 옵션 설정 175
__5.2.7 Translation API 176
__5.2.8 Transcription과 Translation의 차이 179

CHAPTER 6 Image Generation 180
6.1 Image Generation 기본 180
__6.1.1 Image Generation으로 이미지 생성하기 180
__6.1.2 [파이썬] 이미지 생성 프로그램 만들기 183
__6.1.3 [Node.js] 이미지 생성 프로그램 만들기 184
__6.1.4 프로그램 실행 186
__6.1.5 [자바스크립트] 이미지 생성 프로그램 만들기 187
__6.1.6 여러 이미지 생성 192
__6.1.7 프롬프트를 이용한 스타일 설정 194
__6.1.8 생성 이미지 저장하기 196
6.2 이미지 편집 200
__6.2.1 이미지 일부 수정하기 200
__6.2.2 이미지 준비 201
__6.2.3 [파이썬] create_edit 함수 사용하기 203
__6.2.4 [Node.js] createImageEdit 메서드 사용하기 204
__6.2.5 프로그램 실행 206
__6.2.6 [자바스크립트] 웹 API에 직접 접근하기 206
6.3 이미지 변형 209
__6.3.1 변형을 생성하는 Variations 209
__6.3.2 [파이썬] 변형 이미지 생성 209
__6.3.3 [Node.js] 변형 이미지 생성 210
__6.3.4 프로그램 실행 212
__6.3.5 [자바스크립트] 웹 API에 직접 접근하기 213
__6.3.6 Image Generation은 이제부터! 215

CHAPTER 7 모델과 데이터 튜닝 216
7.1 파인 튜닝 216
__7.1.1 나만의 AI 모델 생성 216
__7.1.2 학습용 데이터셋 작성 218
__7.1.3 파인 튜닝/모델 생성 220
__7.1.4 파인 튜닝/모델 사용하기 225
__7.1.5 생성 모델 관리 228
7.2 Moderation을 통한 정책 점검 230
__7.2.1 OpenAI의 정책 점검 230
__7.2.2 정책 위반 점검 232
__7.2.3 프롬프트에 대한 정책 점검 234
7.3 Embedding과 시맨틱 유사성 239
__7.3.1 Embedding과 벡터 데이터 239
__7.3.2 Embedding 사용하기 241
__7.3.3 [파이썬] Embedding API에 접근 242
__7.3.4 [Node.js] Embedding API에 접근 243
__7.3.5 코사인 유사도로 벡터 사이의 유사성 확인하기 244
__7.3.6 [파이썬] openai.embeddings_utils 준비 245
__7.3.7 [Node.js] compute-cosine-similarity 준비 246
__7.3.8 선택지에서 가장 적합한 것 선택하기 247
__7.3.9 [파이썬] 선택지에서 가장 적합한 것 고르기 248
__7.3.10 [Node.js] 선택지에서 가장 적합한 것 고르기 250
__7.3.11 프로그램 실행 253

CHAPTER 8 Power Platform에서 API 사용하기 254
8.1 Power Automate에서 API 사용하기 254
__8.1.1 OpenAI API와 다양한 개발 환경 254
__8.1.2 Power Automate 255
__8.1.3 흐름 작성하기 256
__8.1.4 OpenAI 단계 작성하기 258
__8.1.5 결과를 변수에 설정하기 263
__8.1.6 Power Apps에 대한 반환값 준비하기 265
__8.1.7 테스트 수행하기(OpenAPI 커넥터) 267
__8.1.8 HTTP에 접근하는 흐름 만들기 271
__8.1.9 HTTP 커넥터 사용하기 273
__8.1.10 JSON 데이터에서 반환값 얻기 275
__8.1.11 JSON 데이터를 변수에 가져오기 277
__8.1.12 흐름 테스트 278
__8.1.13 다양한 흐름 테스트 279
8.2 Power Apps에서 API 사용하기 280
__8.2.1 Power Apps란? 280
__8.2.2 캔버스 앱 편집하기 282
__8.2.3 PowerFX 코드 입력 284
__8.2.4 Power Automate의 흐름 할당하기 286
__8.2.5 버튼에서 AccessToOpenAI 흐름 실행하기 287
__8.2.6 앱 실행하기 288
__8.2.7 어떤 애플리케이션에서도 사용할 수 있다 289
8.3 데스크톱용 Power Automate에서 API 사용하기 289
__8.3.1 데스크톱용 Power Automate란? 289
__8.3.2 흐름 편집 291
__8.3.3 OpenAI API에 접근하기 294
__8.3.4 JSON 데이터를 사용자 지정 개체로 변환하기 297
__8.3.5 결과 표시 299
__8.3.6 흐름 실행하기 301

CHAPTER 9 노코드/매크로에서 API 사용하기 302
9.1 Click에서 사용하기 302
__9.1.1 Click이란? 302
__9.1.2 애플리케이션 편집하기 304
__9.1.3 요소 편집 307
__9.1.4 ClickFlow 309
__9.1.5 맞춤 ClickFlow 작성하기 310
__9.1.6 맞춤 ClickFlow 사용하기 316
__9.1.7 애플리케이션 실행하기 318
9.2 Google Apps Script에서 사용하기 319
__9.2.1 Google Apps Script란? 319
__9.2.2 GAS의 스크립트 편집기 320
__9.2.3 OpenAI API용 함수 만들기 322
__9.2.4 테스트용 함수 준비하기 324
__9.2.5 스크립트 ID 확인하기 327
__9.2.6 스프레드시트에서 사용하기 328
__9.2.7 GAS 열기 329
__9.2.8 스크립트 입력 331
__9.2.9 매크로 가져오기 332
__9.2.10 매크로 실행하기 333
__9.2.11 다양한 구글 서비스에서 호출하기 334
9.3 AppSheet에서 사용하기 334
__9.3.1 AppSheet란？ 334
__9.3.2 AppSheet의 앱 편집 화면 335
__9.3.3 데이터베이스 편집하기 337
__9.3.4 AppSheet에서 Table 1 편집하기 340
__9.3.5 View 편집하기 341
__9.3.6 Automation 작성하기 342
__9.3.7 OpenAI API에 접근하는 단계 생성 345
__9.3.8 레코드를 업데이트하는 단계 생성 349
__9.3.9 앱 동작 확인하기 352
9.4 Office Script에서 사용하기 354
__9.4.1 Office Script란? 354
__9.4.2 Office Script 작성하기 355
__9.4.3 실행하기 360
__9.4.4 Office Script는 매우 강력한 도구가 될 언어 361

찾아보기 363

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.

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.