OpenAI 신규 기능! Assistants API 활용하는 방법

OpenAI 신규 기능! Assistants API 활용하는 방법

목차

• Assistants API 소개
• Assistants playground 사용법
• 마치며

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안녕하세요. OpenAI DevDay 콘퍼런스를 진행한 지 어느덧 한 달이 되어 가는 것 같습니다. GPT-4 Turbo, GPTs, Assitants API 등 여러 파격적인 기능 출시로 AI 업종 종사자, 전문가 및 많은 스타트업들을 떠들썩하게 했습니다. 출시된 기능을 활용해서 우리의 업무, 일상에 변화를 가지고 올 수많은 서비스들이 출시되고 있고, 창의적인 아이디어로 시작된 여러 서비스가 우리 삶을 편안하게 영위할 수 있도록 변화하고 있습니다.

 

지난 OpenAI DevDay에서 소개된 신규 기능이나 맞춤형 GPT를 만들기 위한 GPTs에 대해 궁금하신 분들은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다.

 

OpenAI DevDay 2023 - ChatGPT의 혁신적인 신규 기능 소개

 

ChatGPT GPTs - 맞춤형 인공지능 GPT 만들기

 

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Assistants API 소개

오늘은 GPTs 소개 내용에 이어서 신규 기능으로 출시된 Assistants API에 대해 소개하도록 하겠습니다. Assistants API는 단어의 의미에서 유추할 수 있듯 나만의 AI 비서를 만들 수 있도록 하는 API입니다. API에 대해 간단히 설명드리면 Application Programming Interface의 약자로, 소프트웨어나 시스템 간, 상호작용을 가능하게 하는 도구와 규약의 집합입니다. Assistant API를 활용하면 자체 애플리케이션 내에 AI 비서를 구축할 수 있습니다. AI Assistants에 설정된 지시사항, 모델, 도구, 지식을 활용해서 사용자의 질문에 응답합니다.

 

현재 Assistants API는 Code interpreter, 검색(Retrieval), 함수 호출 기능이 지원됩니다. OpenAI에 따르면, 향후 세 가지 기능 외에 다양한 기능이 출시될 예정이라고 합니다. 본론으로 돌아와서 일반적인 Assistants API 통합의 흐름은 다음과 같습니다.

 

1. 사용자 지시사항을 정의하고, 모델을 선택하여 Assistant를 생성합니다. 필요에 따라 Code interpreter, 검색, 함수 호출 등을 활성화합니다.
2. 스레드(Thread)를 생성합니다.
3. 사용자 질문 메시지(Messages)를 스레드에 추가합니다.
4. 스레드의 Assistant를 실행하여 응답을 생성합니다. 이 과정에서 필요한 기능이 호출됩니다.

 

오늘은 Assistants API가 동작하는 과정을 이해하는 시간을 가져보도록 하겠습니다. Assistants API를 구성하고 동작하기 위해서 직접 API를 활용해 프로그래밍을 수행할 수도 있지만, 오늘은 OpenAI에서 제공하는 체험 환경(playground)을 활용해 보도록 하겠습니다. playground를 활용하면 별도의 코드 작성 없이 Assistant를 구축해 볼 수 있습니다. 사용자가 코드를 작성할 필요 없이 쉽게 사용해 볼 수 있다는 장점이 있어 프로그래밍에 익숙하지 않은 사용자도 AI 기능을 체험해 볼 수 있습니다.

 

Assistants playground 사용법

Assistants playground는 OpenAI에서 Assistants API를 체험해 볼 수 있는 환경을 제공합니다. playground를 사용하시는 화면은 아래와 같이 나타납니다. playground는 Assistants 외에도 Chat, Complete(Legacy), Edit(Legacy) 기능을 제공합니다. 화면을 통해 알 수 있듯이 Assistant의 이름, 지시사항, 모델, Functions, Code interpreter, Retrieval, 파일 업로드 등 여러 가지 설정 항목이 있습니다.

 

Assistants playground

 

Assistants API를 체험해 보기 위해 기본으로 제공하는 'Math Tutor' Assistant를 활용해 보도록 하겠습니다. 초기 기본 세팅은 아래와 같이 되어 있는 것 같습니다. 이름은 'Math Tutor'이고 지시사항으로 '질문을 받았을 때, 질문에 답하기 위해 파이썬 코드를 작성하고 실행하세요'라고 되어 있습니다. Model은 'gpt-4'이고, 'Functions'만 활성화되어 있습니다. 

 

'Math Tutor' Assistant 초기 설정

 

위와 같은 설정으로 간단한 수학 문제를 물어볼까요? 아래와 같이 "2*x + 3 = 7을 만족하는 x 값을 찾아줘"라고 요청을 보냈습니다. 요청에 대한 결과로 'Math Tutor' Assistant가 아래와 같이 스레드를 생성 후, 응답을 생성하기 시작합니다. 초기 설정에서 Tools의 'Code Interpreter'가 활성화되어 있었고, 파이썬 코드를 작성하고 실행하라는 지시사항이 설정되어 있었습니다. 따라서, Assistant는 아래의 그림과 같이 파이썬 코드를 생성한 후, 실행하여 저의 질문에 정확하게 응답했습니다.

 

'Math Tutor' Assistant 응답

 

상당히 흥미롭지 않나요? 당연하게도 위의 기능을 활용해 보면 'Math Tutor'가 아닌 자신만의 AI 서비스, 애플리케이션을 만들어볼 수 있습니다. 오늘 예제처럼 playground를 사용한다면 별도의 프로그래밍 없이 사용하실 수 있고, 프로그래밍이 가능하다면 Assistants API를 활용해서 더 확장성 있는 서비스를 개발할 수 있습니다.

 

마치며

오늘은 OpenAI DevDay에서 소개되었던 Assistants API에 대한 소개와 playground의 간단한 예제를 수행해 봤습니다. 오늘 소개해드린 내용은 Assistants API 기능의 극히 일부입니다. Assistants API를 제대로 활용한다면 훨씬 더 강력한 AI 비서를 만들 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 아주 간단한 예제를 보여드렸지만 앞으로 Assistants API에 대한 세부적인 기능과 동작 원리에 대한 내용과 API를 활용한 다양한 서비스, 애플리케이션을 만드는 방법에 대해 소개하도록 하겠습니다.

 

오늘 포스팅이 도움이 되셨기를 바라면서 여기서 마치도록 하겠습니다. 더욱 알찬 내용으로 찾아뵐 수 있도록 하겠습니다. 고맙습니다!