스트라피 & 오픈AI로 유튜브 요약 생성 튜토리얼

스트라피(Strapi)와 오픈AI(OpenAI)를 함께 사용하여 유튜브 비디오 콘텐츠를 효율적으로 요약하는 방법을 소개합니다. 이번 튜토리얼에서는 넥스트JS(Next.js)를 기반으로 랭체인(LangChain)을 통합하여 AI 기반 비디오 요약 생성 앱을 구축하는 과정을 상세히 안내합니다. 이 튜토리얼을 통해 개발자는 유튜브 비디오의 방대한 정보를 쉽고 빠르게 요약하여 사용자에게 제공할 수 있습니다. 지금 바로 시작하여 시간과 노력을 절약하고 콘텐츠 접근성을 향상시키세요!

유튜브 비디오 요약 앱 개발 개요

유튜브 비디오의 정보를 효율적으로 제공하기 위해, 스트라피(Strapi)와 오픈AI(OpenAI)를 연동하여 비디오 요약 생성 앱을 개발하는 방법을 소개합니다. 이 앱은 넥스트JS(Next.js) 환경에서 구축되며, 랭체인(LangChain)을 활용하여 AI 모델과의 통합을 간소화합니다. 이를 통해 개발자는 유튜브 비디오의 긴 트랜스크립트를 쉽고 빠르게 요약하여 사용자에게 핵심 정보만 전달할 수 있습니다.

특히, 이 튜토리얼에서는 스트라피를 백엔드로, 넥스트JS를 프론트엔드로 사용하여 서버리스 아키텍처를 구축하고, 오픈AI의 강력한 자연어 처리 능력을 활용하여 비디오 내용을 정확하게 요약하는 방법을 상세히 다룹니다. 이 앱을 통해 사용자들은 비디오 전체를 시청하지 않고도 핵심 내용을 파악할 수 있어 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 추가적으로 사용자 인증 시스템과 API 사용량 제한을 구현하여 앱의 안정성과 보안성을 높이는 방법도 함께 제공합니다.

랭체인(LangChain) 소개 및 설정

랭체인(LangChain)은 언어 모델 기반 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크입니다. 랭체인을 사용하면 AI 모델을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 랭체인은 다양한 언어 모델(예: OpenAI, Cohere, Hugging Face)을 지원하며, 데이터 소스 연결, 프롬프트 관리, 체인 구성 등의 기능을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 AI 기반 애플리케이션을 더 빠르고 효율적으로 구축할 수 있습니다.

만약 랭체인에 대해 들어본 적이 없다면, AI 기반 애플리케이션을 간단하게 구축할 수 있도록 도와주는 유용한 라이브러리입니다. 랭체인을 사용하면 OpenAI와 같은 AI 모델을 애플리케이션에 통합하는 과정이 훨씬 쉬워집니다. 이번 튜토리얼에서는 랭체인을 사용하여 유튜브 비디오 트랜스크립트를 요약하는 과정을 구현합니다. 스트라피 백엔드와 넥스트JS 프론트엔드 환경에서 랭체인을 설정하고 사용하는 방법을 단계별로 안내합니다. 이를 통해 개발자는 AI 모델을 활용한 다양한 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있습니다.

스트라피(Strapi) 백엔드 설정 및 API 라우터 구축

스트라피(Strapi)는 강력한 오픈 소스 헤드리스 CMS(콘텐츠 관리 시스템)로, API를 통해 콘텐츠를 제공하고 관리하는 데 유용합니다. 이번 튜토리얼에서는 스트라피를 사용하여 유튜브 비디오 요약 데이터를 저장하고 관리하는 백엔드를 구축합니다. 스트라피의 API 라우터를 설정하여 넥스트JS 프론트엔드에서 요약 데이터를 요청하고 표시할 수 있도록 합니다. 먼저 스트라피 프로젝트를 생성하고, 필요한 콘텐츠 유형(예: 요약, 비디오 ID, 제목 등)을 정의합니다. 그런 다음 API 엔드포인트를 설정하여 넥스트JS 애플리케이션에서 데이터를 가져올 수 있도록 합니다.

스트라피 미들웨어를 사용하여 사용자 인증을 처리하고, API 사용량을 제한하는 방법도 함께 다룹니다. 스트라피를 사용하면 백엔드 로직을 효율적으로 관리하고, 프론트엔드 개발에 집중할 수 있습니다.

넥스트JS(Next.js) 프론트엔드 개발 및 API 호출

넥스트JS(Next.js)는 리액트(React) 기반의 프레임워크로, 서버 사이드 렌더링(SSR), 정적 사이트 생성(SSG), API 라우팅 등의 기능을 제공합니다. 이번 튜토리얼에서는 넥스트JS를 사용하여 사용자 인터페이스를 구축하고, 스트라피 백엔드 API를 호출하여 유튜브 비디오 요약 데이터를 가져옵니다. 넥스트JS의 API 라우터를 활용하여 서버리스 함수를 생성하고, 폼 제출 및 데이터 처리를 구현합니다.

먼저 넥스트JS 프로젝트를 생성하고, 필요한 컴포넌트(예: 요약 카드, 폼 입력 필드 등)를 디자인합니다. 그런 다음 스트라피 API 엔드포인트를 호출하여 요약 데이터를 가져오고, 사용자 인터페이스에 표시합니다. 이 과정에서 넥스트JS의 다양한 기능을 활용하여 사용자 경험을 최적화하고, 애플리케이션 성능을 향상시키는 방법을 배울 수 있습니다.

OpenAI API 연동 및 텍스트 요약 구현

오픈AI(OpenAI)는 강력한 자연어 처리(NLP) 모델을 제공하며, 텍스트 요약, 번역, 생성 등 다양한 기능을 지원합니다. 이번 튜토리얼에서는 오픈AI API를 사용하여 유튜브 비디오 트랜스크립트를 요약하는 기능을 구현합니다. 랭체인(LangChain)을 통해 OpenAI API를 간편하게 연동하고, 프롬프트 템플릿을 사용하여 요약 결과의 품질을 향상시킵니다. OpenAI API 키를 설정하고, 텍스트 요약 모델을 선택하여 비디오 트랜스크립트를 요약합니다. 요약 결과는 스트라피 백엔드에 저장되고, 넥스트JS 프론트엔드에서 표시됩니다.

OpenAI API를 사용하면 비디오 내용을 정확하고 효율적으로 요약할 수 있으며, 사용자들은 비디오 전체를 시청하지 않고도 핵심 내용을 파악할 수 있습니다. 이번 과정에서는 챗GPT(ChatGPT)를 설정하여 OpenAI 통합을 설정합니다. 또한 프롬프트 템플릿을 사용하여 요약 생성에 필요한 템플릿을 생성하고 문자열 출력 파서를 사용하여 출력을 구문 분석합니다.

설정 및 의존성 관리

프로젝트 설정을 시작하려면 먼저 필요한 의존성을 설치해야 합니다. yarn add @langchain/openai 랭체인 명령을 실행하여 랭체인과 OpenAI 통합에 필요한 패키지를 설치하십시오. 이 명령은 프로젝트에 필요한 모든 필수 라이브러리를 설치하여 OpenAI 모델과 상호 작용하고 콘텐츠 요약 프로세스를 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다. 적절한 라이브러리가 설치되면 애플리케이션에서 이러한 강력한 도구를 활용할 수 있습니다. OpenAI와 스트라피를 함께 사용하면 콘텐츠를 효과적으로 요약하고 관리하는 강력한 솔루션을 만들 수 있습니다.

이러한 라이브러리를 설정하면 애플리케이션의 다른 부분에서 이러한 도구를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션 내에서 요약 프로세스를 보다 효율적이고 쉽게 관리할 수 있습니다.

API 키 구성

OpenAI API 키를 설정하는 것은 애플리케이션이 OpenAI 서비스에 액세스하는 데 매우 중요합니다. API 키를 안전하게 관리하려면 .env.local 파일에 저장하는 것이 좋습니다. 이 파일은 환경 변수를 보관하므로 코드에 하드 코딩하지 않고도 OpenAI API 키와 같은 중요한 자격 증명을 안전하게 저장할 수 있습니다. .env.local 파일에 OPENAI_API_KEY=your-api-key 형식을 사용하여 API 키를 추가합니다.

여기서 your-api-key는 실제 OpenAI API 키입니다. 이 단계를 완료하면 OpenAI API 키가 안전하게 저장되어 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다. 키가 안전하게 구성되면 스트라피 애플리케이션 내에서 인증된 OpenAI 작업이 가능합니다.

요약 기능 구현

요약 기능을 구현하려면 먼저 generateSummary라는 새로운 함수를 만들어야 합니다. 이 함수는 콘텐츠 문자열과 템플릿 문자열의 두 가지 매개변수를 사용합니다. 템플릿은 OpenAI에 제공할 지침 역할을 하며 OpenAI가 콘텐츠를 기반으로 무엇을 해야 하는지 알려줍니다. generateSummary 함수 내에서 PromptTemplate 클래스를 사용하여 프롬프트를 만들고 ChatOpenAI 클래스를 사용하여 OpenAI 모델을 설정합니다. 그런 다음 StringOutputParser 클래스를 사용하여 모델 출력을 구문 분석하는 데 사용되는 체인을 설정합니다. 이 체인은 스트라피 애플리케이션 내에서 OpenAI API의 사용을 설정하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 이 함수는 텍스트를 가져와 스트라피 관리 영역에 추가할 수 있는 읽을 수 있는 콘텐츠로 압축하는 복잡한 로직을 캡슐화합니다.

이 접근 방식은 요약 프로세스를 간소화하고 프롬프트 전달, 모델 구문 분석, 데이터 일관성 유지를 포함한 전체 단계가 안정적이고 효율적으로 처리되도록 합니다. 랭체인과 오픈AI의 시너지는 콘텐츠 요약 기능을 위한 안정적인 기반을 제공합니다.

1단계: 랭체인 및 OpenAI 패키지 설치

먼저 랭체인 및 OpenAI 관련 패키지를 프로젝트에 설치해야 합니다. yarn add 명령을 사용하여 필요한 의존성을 추가합니다. 이 명령은 랭체인과 OpenAI 통합에 필요한 모든 필수 라이브러리를 설치하여 애플리케이션에서 이러한 강력한 도구를 활용할 수 있도록 합니다. yarn add @langchain/openai langchain 명령을 터미널에서 실행하세요.

이 명령은 프로젝트에 필요한 모든 필수 라이브러리를 설치하여 OpenAI 모델과 상호 작용하고 콘텐츠 요약 프로세스를 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다.

2단계: 환경 변수 구성

다음으로 OpenAI API 키를 안전하게 관리하려면 .env.local 파일에 저장해야 합니다. .env.local 파일에 OPENAI_API_KEY=your-api-key 형식을 사용하여 API 키를 추가합니다. 이 단계는 API 키가 코드에 하드 코딩되지 않도록 하여 보안을 유지하는 데 중요합니다. 그런 다음 OpenAI API 키가 안전하게 저장되어 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션에서 OpenAI 서비스를 인증하고 사용이 허가되었는지 확인할 수 있습니다. .env.local 파일을 설정하고 API 키를 추가하여 환경 변수를 로드하는 것을 잊지 마세요.

3단계: 요약 기능 만들기

핵심 단계는 요약 프로세스를 처리하는 generateSummary 함수를 만드는 것입니다. 이 함수는 콘텐츠 문자열과 템플릿 문자열의 두 가지 매개변수를 사용합니다. 템플릿은 OpenAI에 제공할 지침 역할을 하며 OpenAI가 콘텐츠를 기반으로 무엇을 해야 하는지 알려줍니다. generateSummary 함수 내에서 PromptTemplate 클래스를 사용하여 프롬프트를 만들고 ChatOpenAI 클래스를 사용하여 OpenAI 모델을 설정합니다. 그런 다음 StringOutputParser 클래스를 사용하여 모델 출력을 구문 분석하는 데 사용되는 체인을 설정합니다. 이 체인은 텍스트를 가져와 스트라피 관리 영역에 추가할 수 있는 읽을 수 있는 콘텐츠로 압축하는 복잡한 로직을 캡슐화합니다. 이 접근 방식은 요약 프로세스를 간소화하고 프롬프트 전달, 모델 구문 분석, 데이터 일관성 유지를 포함한 전체 단계가 안정적이고 효율적으로 처리되도록 합니다. 랭체인과 오픈AI의 시너지는 콘텐츠 요약 기능을 위한 안정적인 기반을 제공합니다.

이 함수를 넥스트JS 애플리케이션에 통합하는 것은 자동화된 콘텐츠 요약을 달성하는 데 중요합니다.