제가 경험해본 바로는, 최신 기술인 Assistant API는 Custom GPT의 뛰어난 기능을 더욱 확대하여 제 업무에 큰 변화를 가져왔어요. 새로운 File Search, Code Interpreter, Functions 등이 도입되면서, 내부 시스템과의 통합 또는 내부 자료를 기반으로 한 챗봇 운영이 가능해졌답니다. 이 글에서는 Assistant API의 활용 방법과 기능을 자세히 알아보도록 할게요.
- Assistant API의 기본 개념 이해하기
- 2. Thread의 개념과 필요성
- 3. 비동기 작업의 중요성
- Assistant 생성하기: 첫 걸음
- 1. OpenAI Playground 사용법
- 필요한 설정 요소
- 2. 모델 선택 및 파일 업로드
- Thread 생성 및 메시지 전송하기
- 1. Thread 생성 함수 만들기
- 2. 메세지 전송 및 Run 실행
- 메시지 응답 받기
- 1. Run 상태 확인하기
- 2. 최종 메시지 출력하기
- 결론: 적극적인 사용과 적응
- 자주 묻는 질문 (FAQ)
- Assistant API의 기능은 무엇인가요?
- Thread는 왜 필요한가요?
- 비동기 작업은 무엇인가요?
- Assistant는 어떻게 생성하나요?
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Assistant API의 기본 개념 이해하기
Assistant API는 최신 기능과 함께 매우 체계적인 구조를 가지고 있어요. 그렇다면 어떤 주요 요소들이 있는지 살펴보도록 하죠.
- Assistant 생성 과정
Assistant는 OpenAI의 다양한 모델을 활용해 생성됩니다. 여러 모델 중에서 적합한 것을 선택하여, 그 역할과 응답 형식까지 미리 정의할 수 있다는 점이 특히 편리해요.
2. Thread의 개념과 필요성
Thread는 사용자의 대화 세션을 의미해요. 대화가 시작될 때마다 생성되는 Thread ID를 통해 이전의 대화 내용을 쉽게 확인할 수 있어요. 이 점은 이전 API와 비교했을 때 매우 큰 장점이에요.
3. 비동기 작업의 중요성
Assistant API에서 Run은 비동기 방식으로 실행되기 때문에, 더 효율적인 작업 처리가 가능해요.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| Assistant 생성 | OpenAI 모델을 사용하여 생성 |
| Thread 생성 | 대화 세션을 생성하는 과정 |
| Message 생성을 | 텍스트, 이미지 등을 포함한 메시지 구성 |
이렇게 세 가지의 기초 개념을 이해하게 되면, 초기 설정이 훨씬 수월해진답니다.
Assistant 생성하기: 첫 걸음
제가 직접 Assistant를 생성해본 경험에서 말씀드리면, Playground를 통해 Assistant를 쉽게 만들 수 있어요.
1. OpenAI Playground 사용법
OpenAI에 로그인하고 API 메뉴에서 Playground로 들어가면, Assistant를 생성하는 화면에 도착해요. 여기서 필요한 설정을 진행하면 됩니다.
필요한 설정 요소
- 이름: Assistant의 고유 이름
- Instructions: Assistant의 역할과 응답 형식
예를 들어, “당신은 기업의 HR 전문가로서 User가 질문하는 내용을 첨부된 파일의 내용 기반으로 답변해주세요.”와 같은 방식으로 설정을 구체화할 수 있어요. 이 과정에서 사용자 경험이 한층 강화되겠죠.
2. 모델 선택 및 파일 업로드
모델은 GPT3.5 Turbo부터 GPT-4까지 선택할 수 있으며, 각 모델마다 성능과 비용의 차이가 있어요.
| 모델 | 설명 |
|---|---|
| GPT-3.5 Turbo | 빠른 응답 속도 |
| GPT-4 | 높은 정확성과 이해 능력 |
이때, File Search 기능을 활성화하여 필요한 파일을 업로드하면 Assistant가 더 정교한 답변을 제공할 수 있어요.
Thread 생성 및 메시지 전송하기
Assistant를 생성한 후에는 Thread를 생성하고 메시지를 전송하는 작업이 필요해요.
1. Thread 생성 함수 만들기
Thread를 생성하는 함수는 아래와 같이 간단히 구현할 수 있어요.
python
def create_new_thread():
thread = openai.beta.threads.create()
return thread
이렇게 생성된 Thread ID를 활용해 대화를 이어갈 수 있답니다.
2. 메세지 전송 및 Run 실행
사용자가 원하는 질문을 서브미션하고 Run을 실행하는 과정은 아래와 같이 구현할 수 있어요.
python
def submit_message(assistant_id, thread_id, user_message):
openai.beta.threads.messages.create(
thread_id=thread_id,
role="user",
content=user_message
)
run = openai.beta.threads.runs.create(
thread_id=thread_id,
assistant_id=assistant_id
)
return run
이 과정을 통해 Assistant와의 대화가 시작되며, 사용자는 질문에 대한 답변을 받을 준비가 된 거랍니다.
메시지 응답 받기
메시지를 전송하고 나면, Assistant의 응답을 기다려야 해요. 여기서 사용되는 함수는 아래와 같이 구성됩니다.
1. Run 상태 확인하기
Assistant가 답변을 준비하는 동안 Run의 상태를 주기적으로 확인하는 작업이 필요해요. 아래의 함수를 이용하면 됩니다.
python
def wait_on_run(run, thread):
while run.status == "queued" or run.status == "in_progress":
run = openai.beta.threads.runs.retrieve(
thread_id=thread,
run_id=run.id,
)
time.sleep(0.5)
return run
이 과정을 통해 최종적으로 Assistant의 응답 상태를 확인할 수 있게 돼요.
2. 최종 메시지 출력하기
Assistant의 응답을 불러오는 코드도 간단해요.
python
def get_response(thread_id):
return openai.beta.threads.messages.list(thread_id=thread_id, order="asc")
이처럼 정리된 형태로 질문 및 답변을 표기하면, 사용자가 정보를 빠르게 확인할 수 있어요.
결론: 적극적인 사용과 적응
Assistant API는 단순한 도구가 아니라, 업무의 효율성을 극대화할 수 있는 강력한 시스템이라는 걸 직접 경험해봤어요. 새로운 기술을 적용할 때는 항상 망설임이 따르지만, 도전정신을 가지고 응용해보는 것이 중요하답니다.
하나의 변화가 기업의 흐름을 바꿀 수 있다는 사실을 잊지 마세요. 여러분도 이러한 변화를 위해 적극적으로 도입해보시기를 권장해요.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Assistant API의 기능은 무엇인가요?
Assistant API는 여러 모델을 사용하여 대화형 챗봇을 구축하는 데 필요한 다양한 도구를 제공합니다.
Thread는 왜 필요한가요?
Thread는 대화의 맥락을 유지하기 위해 필요합니다. 각 대화 세션은 고유의 Thread ID로 구분됩니다.
비동기 작업은 무엇인가요?
비동기 작업은 요청을 즉시 수행하지 않고, 완료된 후에 결과를 확인하는 방식으로 처리됩니다.
Assistant는 어떻게 생성하나요?
OpenAI Playground를 통해 Assistant를 생성하고, 필요한 설정을 후에 API를 통해 접근할 수 있습니다.
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