Java에서 OpenAI GPT를 활용한 스케일러블 애플리케이션 개발 방법

인공지능(AI)은 현대 소프트웨어 개발에서 필수적인 도구로 자리 잡았으며, 그중 ChatGPT 엔진은 웹 기반 챗봇뿐만 아니라 다양한 애플리케이션에 통합될 수 있습니다. Java를 사용하는 개발자들은 OpenAI GPT 엔진을 활용해 자연어 처리 기반 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다. 특히, 스케일러블한 방식으로 엔진을 사용하는 방법을 배우면 비용 절감과 성능 최적화를 동시에 이루는 것이 가능합니다.

 

Java에서 OpenAI GPT를 활용한 스케일러블 애플리케이션 개발 방법

 

OpenAI GPT 엔진 통합하기

이번 튜토리얼에서는 ChatGPT 엔진을 Java 애플리케이션에 통합하여 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하는 방법을 설명합니다. 또한, 불필요한 프롬프트 요청을 최소화해 스케일러블한 구조를 설계하는 방법도 알아보겠습니다.

 

 

BudgetJourney 애플리케이션 예시

BudgetJourney라는 여행 앱을 예로 들어보겠습니다. 이 앱은 사용자가 특정 도시를 여행하고자 할 때, 제한된 예산 내에서 즐길 수 있는 관광 명소를 추천합니다. 이 앱은 OpenAI GPT 모델을 활용해 사용자의 예산에 맞춰 적절한 여행 계획을 제안합니다.

 

애플리케이션 아키텍처

• 프론트엔드: Vaadin 기반의 웹 UI를 사용하여 사용자 입력을 받습니다.
• 백엔드: Spring Boot 백엔드가 사용자 요청을 처리하고, DB와 OpenAI GPT 모델에 연결됩니다.
• 데이터베이스: YugabyteDB를 사용하여 요청에 대한 추천 결과를 저장하고, 이미 처리된 요청에 대해서는 데이터베이스에서 직접 응답을 반환합니다.
• OpenAI GPT 모델: 데이터베이스에 저장된 결과가 없을 경우, OpenAI GPT 모델에 프롬프트를 전송하여 새로운 추천 결과를 생성합니다.

이 구조는 OpenAI GPT 모델을 효과적으로 활용하며, 불필요한 API 호출을 줄이고 성능을 최적화하는 방법을 보여줍니다.

 

 

OpenAI GPT API 사용하기

OpenAI GPT 엔진은 HTTP API를 통해 접근할 수 있으며, 먼저 OpenAI 계정을 생성하고 API 키를 발급받아야 합니다. GPT 모델은 대규모 데이터셋에서 학습된 컴퓨팅 모델로, 자연어 이해 및 생성, 코드 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이번 예제에서는 GPT-3.5 모델을 사용하여 사용자 예산에 맞춘 여행 명소를 추천하는 작업을 수행합니다.

 

OpenAI Java 라이브러리 설정

Java 애플리케이션에서 OpenAI API를 쉽게 사용하려면 openai-gpt3-java 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 먼저 pom.xml 파일에 의존성을 추가합니다.

<dependency>
  <groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
  <artifactId>service</artifactId>
  <version>${version}</version>
</dependency>

 

그런 다음, OpenAiService 클래스를 인스턴스화하고 API 키와 요청 타임아웃을 설정합니다.

OpenAiService openAiService = new OpenAiService(apiKey, Duration.ofSeconds(apiTimeout));

 

 

이제 OpenAiService를 사용하여 프롬프트를 GPT-3.5 모델에 전송할 수 있습니다.

 

 

GPT-3.5 모델에 프롬프트 전송

프롬프트는 사용자가 기대하는 작업을 모델에 명확하게 지시하는 텍스트입니다. 이를 위해 ChatCompletionRequest API를 사용합니다.

ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = ChatCompletionRequest
    .builder()
    .model("gpt-3.5-turbo")
    .temperature(0.8)
    .messages(
        List.of(
            new ChatMessage("system", SYSTEM_TASK_MESSAGE),
            new ChatMessage("user", String.format("I want to visit %s and have a budget of %d dollars", city, budget))))
    .build();

 

위 코드에서 SYSTEM_TASK_MESSAGE는 모델에게 응답 형식을 명확히 지시하는 시스템 메시지입니다.

final String SYSTEM_TASK_MESSAGE = "You are an API server that responds in a JSON format. ...";

 

 

프롬프트가 준비되면 OpenAiService 인스턴스를 통해 GPT-3.5 모델에 요청을 보낼 수 있습니다.

StringBuilder builder = new StringBuilder();
openAiService.createChatCompletion(chatCompletionRequest)
    .getChoices().forEach(choice -> {
        builder.append(choice.getMessage().getContent());
    });
String jsonResponse = builder.toString();

 

 

 

이제 jsonResponse는 JSON 형식으로 응답을 받아와 애플리케이션에서 처리할 수 있습니다.

 

데이터베이스를 활용한 스케일링

OpenAI GPT API는 유료 서비스이므로, 요청 수를 줄이는 것이 중요합니다. 동일한 요청에 대해 반복적으로 모델에 프롬프트를 보내지 않고, 한번 처리된 결과는 YugabyteDB 같은 데이터베이스에 저장해두면 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 데이터베이스를 활용하면 사용자에게 빠른 응답을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 도쿄에서 $900 예산으로 여행할 때, 한 번 처리된 결과는 데이터베이스에 저장되고 이후 동일한 요청에 대해 즉시 응답할 수 있습니다. 이를 통해 API 호출 빈도를 줄이고 성능을 높일 수 있습니다.

 

 

결론

Java 애플리케이션에서 OpenAI GPT 엔진을 활용하는 것은 자연어 처리 작업을 간소화하고, 새로운 유형의 애플리케이션을 만들 수 있는 강력한 방법입니다. 그러나 비용과 성능을 고려하여 적절한 스케일링 전략을 사용하는 것이 중요합니다. 데이터베이스와의 연계를 통해 응답 시간을 단축하고, 불필요한 API 호출을 줄이는 최적화 방안을 활용해보세요. OpenAI GPT와 같은 AI 기술을 통해 더 나은 사용자 경험을 제공하는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.