ChatGPT와 Papago API 활용하기

최근 인공지능 언어 모델에 대한 관심이 높아지면서 ChatGPT와 Papago API를 활용한 여러 애플리케이션이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 ChatGPT와 Papago API를 이용한 간단한 테스트와 구현 방법에 대해 설명하겠습니다.

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ChatGPT의 언어 처리 능력

다양한 언어 지원

ChatGPT는 여러 언어로 학습되어 있으며, 한국어와 영어를 포함한 다양한 언어의 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. 초기에는 영어로 질문할 때 더 빠른 응답을 기대했지만, 실제로는 한글로도 충분히 빠르게 응답이 가능하다는 사실을 확인했습니다.

응답 속도

언어 모델의 최적화가 영어에 맞춰져 있지만, 다른 언어도 번역 없이 이해하고 생성할 수 있습니다. 다만, 영어 자료의 양이 많기 때문에 영어로 API를 사용하는 경우, 더 나은 결과를 얻을 수 있다는 점은 염두에 두어야 합니다.

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Papago API 테스트

API 환경 설정

Papago API를 사용하기 위해서는 JAVA 11, Spring 2.8, IntelliJ 환경이 필요합니다. API를 호출하기 위한 기본적인 설정을 마친 후, 간단한 테스트를 진행해 보겠습니다.

PapagoService 클래스 구현

Papago API를 호출하기 위한 PapagoService 클래스를 작성하였습니다. 이 클래스에서는 HTTP 요청을 보내고 응답을 처리하는 기능을 구현합니다.

“`java
public String incoding(String s) {
String clientId = “”; // 애플리케이션 클라이언트 아이디
String clientSecret = “”; // 애플리케이션 클라이언트 시크릿

String apiURL = "https://openapi.naver.com/v1/papago/n2mt";
String text = URLEncoder.encode(s, "UTF-8");

Map<String, String> requestHeaders = new HashMap<>();
requestHeaders.put("X-Naver-Client-Id", clientId);
requestHeaders.put("X-Naver-Client-Secret", clientSecret);

String responseBody = post(apiURL, requestHeaders, text);
return responseBody;

}
“`

POST 요청 처리

post 메소드를 통해 API에 POST 요청을 보내고 응답을 처리합니다.

“`java
private String post(String apiUrl, Map requestHeaders, String text) {
HttpURLConnection con = connect(apiUrl);
String postParams = “source=ko&target=en&text=” + text; // 한국어 -> 영어
try {
con.setRequestMethod(“POST”);
for (Map.Entry header : requestHeaders.entrySet()) {
con.setRequestProperty(header.getKey(), header.getValue());
}

    con.setDoOutput(true);
    try (DataOutputStream wr = new DataOutputStream(con.getOutputStream())) {
        wr.write(postParams.getBytes());
        wr.flush();
    }

    int responseCode = con.getResponseCode();
    if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
        return readBody(con.getInputStream());
    } else {
        return readBody(con.getErrorStream());
    }
}

}
“`

응답 본문 읽기

API의 응답 본문을 읽어오는 readBody 메소드를 통해 응답을 String 형태로 변환합니다.

“`java
private String readBody(InputStream body) {
InputStreamReader streamReader = new InputStreamReader(body);
BufferedReader lineReader = new BufferedReader(streamReader);
StringBuilder responseBody = new StringBuilder();

String line;
while ((line = lineReader.readLine()) != null) {
    responseBody.append(line);
}

return responseBody.toString();

}
“`

GptService 클래스 구현

GptService 클래스는 ChatGPT API를 호출하는 기능을 담당합니다. PapagoService와 비슷한 구조로 작성하여 효율성을 높였습니다.

Controller 클래스

Controller를 통해 API 요청을 처리하고 모델에 응답을 담아 뷰로 전달합니다.

“`java
@Controller
@RequiredArgsConstructor
public class MainController {
private final PapagoService pService;
private final GptService gptService;

@GetMapping
public String home(Model model) {
    String pBody = pService.incoding("안녕하세요");
    String gBody = gptService.incoding("Capital of Korea?");
    model.addAttribute("pBody", pBody);
    model.addAttribute("gBody", gBody);
    return "home";
}

}
“`

결론

Papago API와 ChatGPT를 활용하여 다양한 언어 처리와 번역 기능을 구현할 수 있습니다. 본 포스트에서는 간단한 API 테스트를 통해 기본적인 사용법을 다루어 보았으며, 이를 바탕으로 더 발전된 프로젝트를 진행해 나갈 수 있을 것입니다. 다음 포스트에서는 추가적인 기능과 개선 사항에 대해 다루겠습니다.

자주 묻는 질문

질문1: Papago API를 사용하기 위해 필요한 것은 무엇인가요?

Papago API를 사용하기 위해서는 Naver Developer에서 API 키를 발급받아야 하며, JAVA와 Spring 환경에서 HTTP 요청을 처리할 수 있는 설정이 필요합니다.

질문2: ChatGPT는 어떤 언어를 지원하나요?

ChatGPT는 영어, 한국어, 스페인어 등 다양한 언어를 지원합니다. 하지만 영어로 질문할 때 더 빠르고 정확한 응답을 받을 수 있습니다.

질문3: API 요청 시 주의할 점은 무엇인가요?

API 요청 시 클라이언트 아이디와 시크릿을 안전하게 관리해야 하며, 요청 제한에 유의해야 합니다. 응답 코드에 따라 적절한 예외 처리를 구현하는 것이 중요합니다.

질문4: Papago와 ChatGPT API의 차이점은 무엇인가요?

Papago는 주로 번역 기능에 특화된 API인 반면, ChatGPT는 대화형 AI로 자연어 처리에 초점을 맞추고 있어 다양한 질문에 대한 답변을 생성할 수 있습니다.

질문5: Spring에서 API를 호출할 때 어떤 라이브러리를 사용하나요?

Spring에서는 HttpURLConnection을 사용하여 API를 호출할 수 있으며, RestTemplate이나 WebClient와 같은 라이브러리를 통해 더 간편하게 API를 사용할 수 있습니다.

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