chatGPT
- OpenAI가 개발한 자연어 처리 모델로, 인간과 유사한 방식으로 대화를 나눌 수 있는 인공지능 시스템
- GPT(Generative Pre-trained Transformer) 아키텍처를 기반으로 현재는 GPT-4 버전을 사용 중
- 기본적으로 영어로 세팅 -> 다국어를 이용시 영어에 비해 느리고 정보량이 부족할 수 있음
- 상황을 구체적으로 기술할수록 좋은 결과를 기대할 수 있음
- streamlit에 대해 설명해줘
- 나는 AI개발자야. 직원을 교육하고 있는데, streamlit에 대해 개념을 설명하려고 해.
해당 자료를 만들어줘
- chatGPT에게 역할을 부여할수록 좋은 결과를 기대할 수 있음
- 신입사원에게 질문할 문항을 만들어줘
- 너는 스타트업 개발팀장이야. 팀장처럼 행동해줘. 네가 질문을 하면 내가 대답을 할게
첫번째 질문을 만들어줘.
chatGPT API 사용하기
import streamlit as st
import openai
openai.api_key = "sk-proj-GFQ0DO9J1J6mSFbp4Y6TT3BlbkFJb4apPkDTmLZcwsHGXDVK"
example = {
"한국어": ["오늘 날씨 어때?", "딥러닝 기반의 AI기술이 인기를 끌고 있다"],
"영어": ["How is the weather today?", "AI technology based on deep learning is gaining popularity"],
"일본어": ["今日の天気はどう？", "ディープラーニングベースのAI技術が人気を集めている"]
}
def translate_text_chatgpt(text, src_lang, trg_lang):
def build_fewshot(src_lang, trg_lang):
src_examples = example[src_lang]
trg_examples = example[trg_lang]
fewshot_messages=[]
for src_text, trg_text in zip(src_examples, trg_examples):
fewshot_messages.append({"role": "user", "content": src_text})
fewshot_messages.append({"role": "assistant", "content": trg_text})
return fewshot_messages
system_instruction = f"assiatant는 번역앱으로서 동작한다. {src_lang}을 {trg_lang}으로 적절하게 번역하고 번역된 텍스트만 출력한다."
fewshot_messages = build_fewshot(src_lang=src_lang, trg_lang=trg_lang)
messages = [{"role": "system", "content": system_instruction}, *fewshot_messages, {"role": "user", "content": text}]
# print(messages)
response = openai.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo", messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
st.title("초간단 번역 서비스앱")
text = st.text_area("번역할 내용을 입력하세요", "")
src_lang = st.selectbox("번역할 언어를 선택하세요", ["한국어", "영어", "일본어"])
trg_lang = st.selectbox("번역될 언어를 선택하세요", ["영어", "한국어", "일본어"])
if st.button("번역하기"):
translated_text = translate_text_chatgpt(text, src_lang, trg_lang)
st.success(translated_text)
