OpenAI Python 라이브러리를 사용하여 텍스트 완성하기, NER, 토큰화 및 tiktoken
Table of Contents
- 소개
- API 요청을 위한 OpenAI Python 라이브러리 사용 방법
- 작업 파라미터 설정하기
- 3.1 payload Json
- 3.2 max tokens 파라미터
- 모델 및 작업 모드
- 4.1 complete mode
- 4.2 chat mode
- Named Entity Recognition (NER)
- 5.1 NER이란?
- 5.2 NER을 위한 모델 선택
- Prompt와 토큰 제한 설정하기
- 토큰화(Tokenization)에 대해 알아보기
- 7.1 토큰 카운트 계산하기
- 7.2 토큰화 과정에서의 변환과 증가
- 7.3 토큰 카운트 예시
- OpenAI API 사용에 따른 가격 책정
- 토큰화 도구 활용하기
- Lang Syne 프레임워크를 통한 간단한 코드 작성하기
API 요청을 위한 OpenAI Python 라이브러리 사용 방법
OpenAI Python 라이브러리를 사용하여 API 요청을 수행하는 방법을 알아보겠습니다. 먼저, openai 모듈을 import해야 합니다. 그런 다음, 비밀 키를 설정해야 합니다. 다음으로는 create 함수를 호출해야 합니다. 이 함수는 API 요청을 수행하고 완성된 결과를 생성합니다. 함수 호출 시 필요한 파라미터를 제공하여 완성 동작을 설정할 수 있습니다. complete mode와 chat mode 등 다양한 모드가 있으며, 각 모드에는 다른 모델이 사용됩니다. API 요청을 하는 과정에서는 payload Json과 max tokens 파라미터를 설정하여 출력의 형태와 길이를 제어할 수 있습니다. 이 두 파라미터는 API reference에서 자세한 설명을 확인할 수 있습니다.
payload Json
payload Json은 API 요청 시에 전달하는 파라미터 중 하나입니다. 이 파라미터를 통해 요청의 세부 동작을 제어할 수 있습니다. 예를 들어, named entity recognition 작업을 수행하려면 요청의 format을 지정하는 등의 작업 설정을 할 수 있습니다. payload Json은 필요한 파라미터를 포함하여 함수 호출 시 제공됩니다.
max tokens 파라미터
max tokens 파라미터를 사용하면 모델의 출력 길이를 제어할 수 있습니다. 이 파라미터는 생성된 텍스트의 토큰 수를 제한하는 역할을 합니다. 요청에 대한 응답 Json 결과에는 completion tokens와 prompt tokens의 수가 포함되는데, max tokens 값은 completion tokens의 최대 허용치를 의미합니다. 이 값을 조절하여 생성된 텍스트의 길이를 제어할 수 있습니다. 예를 들어, max tokens를 30으로 설정하면 최대 30개의 토큰만을 포함하는 결과를 얻을 수 있습니다.
Named Entity Recognition (NER)
5.1 NER이란?
NER(Named Entity Recognition)은 자연어 텍스트에서 인식된 개체를 식별하는 기술입니다. 이를 통해 사람 이름, 위치, 조직명 등과 같은 엔티티를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, "Alex는 인도에 살고 있습니다"라는 텍스트에서 "Alex"를 인식하여 "사람" 엔티티로 태깅하고, "인도"를 인식하여 "위치" 엔티티로 태깅할 수 있습니다. NER은 주어진 자연어 텍스트 안에서 특정 유형의 개체를 자동으로 식별하여 추출하는 중요한 작업입니다.
5.2 NER을 위한 모델 선택
NER 작업을 수행하기 위해서는 적합한 모델을 선택해야 합니다. 이전 강의에서는 text DaVinci-003 모델을 사용한 텍스트 생성 작업에 대해 알아보았습니다. 그러나 NER 작업에는 text DaVinci-003 모델보다는 text DaVinci로 불린 모델이 더 적합합니다. 이 모델은 Named Entity Recognition에 특화되어 있기 때문에 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 적합한 모델 선택은 NER 작업의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 신중히 고려해야 합니다.
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Highlights
- OpenAI Python 라이브러리를 사용하여 API 요청을 수행하는 방법
- payload Json과 max tokens 파라미터를 설정하여 출력 형태와 길이 제어하기
- Named Entity Recognition(NER) 작업의 개요 및 적합한 모델 선택하기
- 토큰화(Tokenization) 과정에서의 변환과 증가
- OpenAI API 사용에 따른 가격 책정
FAQ
Q: OpenAI Python 라이브러리의 비밀 키는 어디에서 얻을 수 있나요?
A: OpenAI의 공식 웹사이트에서 개발자 등록을 통해 비밀 키를 발급받을 수 있습니다.
Q: NER 작업에 적합한 모델은 무엇인가요?
A: NER 작업을 수행할 때는 text DaVinci 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 이 모델은 Named Entity Recognition에 특화되어 있어 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
Q: 토큰화 과정에서 토큰 수가 증가하는 이유는 무엇인가요?
A: 토큰화 과정에서는 단어를 하위 단어로 분리할 수 있기 때문에 토큰 수가 증가할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 모델은 단어의 변형을 다루기 쉽고, 텍스트에 더 많은 세부 정보를 포착할 수 있게 됩니다.
Q: OpenAI API 사용 시 토큰 수에 따라 가격이 어떻게 책정되나요?
A: OpenAI API의 가격 책정은 처리된 토큰 수에 따라 달라집니다. 보통 천 단위의 토큰에 따라 가격이 매겨지며, 사용량과 플랜에 따라 요금이 다르게 책정됩니다.
Resources
- OpenAI Python 라이브러리 공식 문서: 링크
- OpenAI API reference: 링크
- OpenAI 모델 및 가격 정보: 링크
- 토큰화 도구: 링크