1. 실습 주제

👩‍💻 ChatGPT Prompt를 활용한 서비스 제작

• OpenAI의 ChatGPT API를 호출하는 과정에서 request와 response 구조를 파악합니다. 
• ChatGPT prompt message 구조를 파악하고, 이를 활용하여 다양한 연계 서비스를 제작해봅니다. 
• text 생성 및 쉬운 글 요약, 이모지 생성 등 OpenAI에서 제공되는 공식 예제들을 접하고, 이를 변형하여 실생활에 적용해봅니다. 

2. 실습 진행 내용

1. OpenAI API Key 발급

https://platform.openai.com/account/api-keys 

• 다음과 같이 OpenAI 홈페이지에서 API Key를 발급받은 뒤,
• openai.api_key = “OPENAI_API_KEY”
• 해당 코드의 “ ” 내부에 복사한 키 값을 붙여넣어, 이후 실습을 진행합니다. 
• 실습 파일 후반부의 ChatGPT를 활용한 수학 문제 풀이에 대한 답을 작성하여, 제출하시면 자동 채점 및 평가 과정이 이루어집니다. 

2. 평가 방식

• 제출한 답변은 CSV 형식으로 변환되어, 채점 프로그램을 통해 점수가 산출됩니다. 
• 평균 제곱근 오차(RSME)로 정답과 제출된 답변의 차에 비례하는 값이 점수로 계산됩니다. 
• 0에 가까울수록 정답에 근사하였다는 것을 의미합니다. (계산 상의 문제로, 최소 점수가 0.01로 도출됩니다.)

3. 실습 내용

3-1) 이모지 번역

• ChatGPT API를 활용하여, 제시된 문장을 이모지만을 이용하여 표현할 수 있습니다. 
• system message로 텍스트를 이모지로 표현하라는 명령을 입력하고, user message로 이모지 번역을 원하는 문장 즉 input text를 입력하여 API를 호출하면 위의 예시(sample response)와 같이 응답을 받을 수 있습니다. 
• 실습 코드 상에서 openai.ChatCompletion.create 함수를 통해 API를 호출할 수 있습니다. 

3-2) 쉬운 요약글 생성

• 다음과 같이 제시된 긴 글을 2학년 학생들을 위한, 쉬운 난이도로 요약할 수 있습니다. 
• system message에 ‘제시된 글을 2학년 학생들을 위해 요약’하라는 명령을 담고, uesr message에는 장문의 원본 글을 입력하여, API를 호출합니다. 
• response를 통해 변경된 난이도의 요약문을 확인하고, 이를 영어가 아닌 한국어 버전으로도 확인해봅니다. 
• 해당 문제를 응용하여, 실습 코드 파일에 제시된 수학 문제를 풀어보고, 결과를 제출합니다. (실습)

4. 결과 제출 방법

• 다음과 같이 좌측 파일 section에서 df.to_csv() 실행을 통해 생성된 csv 파일을 확인할 수 있습니다. 
• 해당 df 파일을 다운로드 받아, 리더보드에 제출하시면 됩니다.