[Copilot] 보유 영상 데이터 기반 유저 추천 시스템 구축 대화 기록

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아래 대화 기록은 OpenAI API를 사용해서 운영하는 사이트의 데이터를 기반으로 영상 추천하는 시스템을 구축하는 방법을 Copilot에 물어본 기록이다.

OpenAI API를 한번도 사용해 보지 않은 상태에서의 질문이니 이 부분 참고 바란다.

상세한 코드가 아닌 구현 방향에 대한 질문과 대답에 대한 기록이다.

내가 운영하는 사이트에 있는 영상 데이터베이스와 유저의 시청기록을 토대로 오픈소스 인공지능을 적용해서 다른 영상을 추천하는 서비스를 생각하고 있어. 방안을 마련해 줘.

당신의 사이트에 영상 추천 시스템을 구현하는 것은 훌륭한 생각입니다. 오픈소스 인공지능 도구를 사용하면 이를 효과적으로 수행할 수 있습니다. 다음은 이를 위한 기본적인 단계입니다:

  1. 데이터 수집 및 전처리: 유저의 시청기록과 영상 데이터베이스를 수집하고, 이를 분석 가능한 형태로 전처리합니다. 이 과정에서 영상의 메타데이터(제목, 장르, 태그 등)와 유저의 시청 패턴(시청한 영상, 시청 시간, 종료 시점 등)을 고려해야 합니다.
  2. 모델 선택 및 훈련: 여러 오픈소스 인공지능 도구 중에서 가장 적합한 것을 선택합니다. 추천 시스템에는 Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, Hybrid methods 등 다양한 접근 방식이 있습니다. 이 중에서 가장 적합한 모델을 선택하고, 수집한 데이터를 사용해 모델을 훈련시킵니다.
  3. 영상 추천: 훈련된 모델을 사용해 유저에게 영상을 추천합니다. 이때, 유저의 개인적인 취향뿐만 아니라 다양성과 신선도도 고려해야 합니다.
  4. 시스템 평가 및 개선: 추천 시스템의 성능을 평가하고, 필요에 따라 모델을 개선합니다. 이를 위해 A/B 테스트 등을 사용할 수 있습니다.

이러한 과정을 통해 유저에게 개인화된 영상 추천 서비스를 제공할 수 있습니다. 오픈소스 도구로는 TensorFlow, PyTorch, LightFM, Surprise 등이 있습니다. 이들 도구를 활용하여 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 이 과정에서 필요한 도움이 있으면 언제든지 알려주세요! 😊

gpt 같은 api를 사용할 수 있는 것들을 알려줄래?

네, GPT와 유사한 기능을 제공하는 여러 API가 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다:

  1. OpenAI API: OpenAI는 GPT-3를 비롯한 다양한 AI 모델에 대한 API를 제공합니다1. Python에서 OpenAI API를 활용하여 GPT를 동작시키고 PDF 기반으로 대화하는 방법을 다루는 자세한 가이드가 있습니다1.
  2. Zapier: Zapier는 다양한 API를 연결하여 워크플로우를 자동화하는 서비스를 제공합니다2. GPTs에 외부 API를 연결하여 성능을 향상시키는 방법에 대한 자세한 설명이 있습니다2.
  3. RapidAPI: RapidAPI는 다양한 API를 한 곳에서 관리하고 연결할 수 있는 플랫폼을 제공합니다34. GPT-3와 유사한 API를 포함한 여러 API를 찾아볼 수 있습니다3.

이 외에도 많은 서비스들이 GPT와 유사한 기능을 제공하는 API를 제공하고 있습니다. 이들 API를 활용하면 다양한 AI 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 필요에 따라 적절한 API를 선택하여 사용하시면 됩니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 알려주세요! 😊

영상 정보와 유저 시청 기록에 관한 데이터베이스는 이미 있다고 가정하고, php 혹은 nodejs 에서 api를 이용해서 영상을 추천하고 싶어. openai api를 통해서 구현하는 방법을 순서대로 설명해 줘.

OpenAI API를 사용하여 PHP 또는 Node.js에서 영상 추천 시스템을 구현하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. OpenAI API 키 가져오기: OpenAI 웹사이트에서 API 키를 발급받습니다. 이 키는 API 요청을 인증하는 데 사용됩니다.
  2. API 클라이언트 설정: PHP 또는 Node.js에서 OpenAI API를 호출하기 위한 클라이언트를 설정합니다. 이때 발급받은 API 키를 사용합니다.
  3. 데이터 로드: 영상 정보와 유저 시청 기록에 관한 데이터베이스에서 필요한 데이터를 로드합니다.
  4. API 요청 생성: 유저의 시청 기록과 영상 정보를 바탕으로 OpenAI API에 전달할 요청을 생성합니다. 이 요청은 유저에게 추천할 영상을 결정하는 데 사용되는 AI 모델에 입력됩니다.
  5. API 요청 전송: 생성된 요청을 OpenAI API로 전송합니다.
  6. 응답 처리: OpenAI API로부터 받은 응답을 처리합니다. 이 응답에는 AI 모델이 추천하는 영상에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
  7. 추천 결과 반환: 처리된 응답을 바탕으로 유저에게 추천 결과를 반환합니다.

이 과정을 통해 OpenAI API를 사용하여 PHP 또는 Node.js에서 영상 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 이때, 각 단계에서 발생할 수 있는 오류를 처리하고, API 요청과 응답을 적절히 로깅하는 것이 중요합니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 알려주세요! 😊

조금 더 자세하게 설명해 줘. 어떤 api를 이용하고 어떤 데이터를 어떻게 보내는 거야?

OpenAI API를 사용하여 영상 추천 시스템을 구현하는 방법에 대해 좀 더 자세히 설명하겠습니다. 이 예시에서는 Node.js를 사용하겠습니다.

  1. OpenAI API 키 가져오기: OpenAI 웹사이트에서 API 키를 발급받습니다. 이 키는 API 요청을 인증하는 데 사용됩니다.
  2. API 클라이언트 설정: Node.js에서 axios나 request와 같은 HTTP 클라이언트 라이브러리를 사용하여 OpenAI API를 호출하기 위한 클라이언트를 설정합니다. 이때 발급받은 API 키를 사용합니다.
const axios = require('axios');
const openai = axios.create({
  baseURL: 'https://api.openai.com/v1/',
  headers: {'Authorization': `Bearer ${YOUR_OPENAI_API_KEY}`}
});
  1. 데이터 로드: 영상 정보와 유저 시청 기록에 관한 데이터베이스에서 필요한 데이터를 로드합니다. 이 데이터는 추천 시스템의 입력으로 사용됩니다.
  2. API 요청 생성: 유저의 시청 기록과 영상 정보를 바탕으로 OpenAI API에 전달할 요청을 생성합니다. 이 요청은 유저에게 추천할 영상을 결정하는 데 사용되는 AI 모델에 입력됩니다.
const prompt = `User watched: ${userWatchHistory.join(', ')}\nRecommend a movie:`;
const maxTokens = 60;

const data = {
  prompt,
  max_tokens: maxTokens
};
  1. API 요청 전송: 생성된 요청을 OpenAI API로 전송합니다.
const response = await openai.post('engines/davinci-codex/completions', data);
  1. 응답 처리: OpenAI API로부터 받은 응답을 처리합니다. 이 응답에는 AI 모델이 추천하는 영상에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
const recommendation = response.data.choices[0].text.trim();
  1. 추천 결과 반환: 처리된 응답을 바탕으로 유저에게 추천 결과를 반환합니다.

이 과정을 통해 OpenAI API를 사용하여 Node.js에서 영상 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 이때, 각 단계에서 발생할 수 있는 오류를 처리하고, API 요청과 응답을 적절히 로깅하는 것이 중요합니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 알려주세요! 😊

아니, 내말은 영상을 추천 받으려면 데이터를 api에 제공해야 하잖아? 어떤 데이터를 줘야 하고 어떤 형식으로 데티어를 넘겨줘야 하는거야? 그냥 문자열 형태로 물어봐야 하는거야? 아니면 영상 정보를 배열로 넘겨주고 뭔가 다른 방식추천 리턴을 요청하는 파라미터라도 있는거야?

OpenAI API를 사용하여 영상을 추천하는 경우, 주로 문자열 형태의 프롬프트를 사용하여 데이터를 제공합니다. 이 프롬프트는 AI 모델에게 문제를 제시하는 역할을 합니다.

예를 들어, 사용자가 최근에 시청한 영상 목록이 있다면, 이를 문자열로 변환하여 프롬프트로 사용할 수 있습니다.

const prompt = `The user recently watched: ${recentlyWatchedMovies.join(', ')}\nRecommend a movie:`;

위의 코드에서 recentlyWatchedMovies는 사용자가 최근에 시청한 영상의 목록을 담은 배열입니다. 이 배열을 문자열로 변환하여 프롬프트를 생성하고, 이 프롬프트를 OpenAI API에 전달합니다.

그런 다음, OpenAI API는 이 프롬프트를 바탕으로 영상을 추천하고, 이 추천 결과를 문자열 형태로 반환합니다.

따라서, OpenAI API를 사용하여 영상을 추천하는 경우, 영상 정보나 사용자의 시청 기록 등을 배열로 직접 전달하는 것이 아니라, 이를 문자열 형태의 프롬프트로 변환하여 전달합니다. 이렇게 하면, AI 모델이 이 프롬프트를 이해하고 적절한 추천을 생성할 수 있습니다.

추가적인 질문이 있으시면 언제든지 알려주세요! 😊

그러면 추천을 받아야 할때마다 모든 영상정보와 모든 시청기록을 api로 넘겨줘야 하는거야? 그러면 데이터 소모나 속도에 문제가 있지 않아?

아니요, 모든 영상 정보와 시청 기록을 매번 API로 전송할 필요는 없습니다. 대신, 추천을 생성하는 데 필요한 특정 정보만을 API에 전달하면 됩니다. 예를 들어, 특정 사용자의 시청 기록이나, 그 사용자가 좋아할 것으로 예상되는 영상의 특성 등을 API에 전달할 수 있습니다.

또한, OpenAI API는 텍스트 기반의 입력만을 처리하므로, 대량의 영상 데이터를 직접 전송하는 것이 아니라 영상의 메타데이터나 사용자의 시청 패턴 등을 텍스트 형태로 변환하여 전송합니다. 이렇게 하면 데이터 소모를 크게 줄일 수 있습니다.

추가적으로, 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자의 시청 기록을 주기적으로 업데이트하고, 이를 바탕으로 추천을 재생성하는 것이 일반적입니다. 이렇게 하면 시스템은 항상 최신의 사용자 데이터를 바탕으로 추천을 생성할 수 있습니다.

따라서, 올바른 데이터를 선택하고, 이를 효과적으로 처리하면, 데이터 소모와 속도 문제를 최소화하면서도 효과적인 추천을 생성할 수 있습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 알려주세요! 😊

내가 가진 영상 정보 리스트 데이터 중에서만 추천을 해야 하는건데 그래도 추천받을때 모든 영상에 대한 데이터를 넘겨주지 않아도 되는거야?

네, 그렇습니다. OpenAI API를 사용하여 추천을 생성할 때, 모든 영상에 대한 데이터를 넘겨줄 필요는 없습니다. 대신, 사용자의 시청 기록과 관련된 특정 영상 정보만을 프롬프트로 제공하면 됩니다.

예를 들어, 사용자가 최근에 시청한 영상이나, 사용자가 좋아하는 장르의 영상 등에 대한 정보를 프롬프트로 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면, AI 모델은 이 정보를 바탕으로 적절한 영상을 추천할 수 있습니다.

따라서, 영상 추천 시스템을 구현할 때는 사용자에게 가장 관련성이 높고 유용한 정보를 선택하여 API에 제공하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면, 데이터 소모를 최소화하면서도 효과적인 추천을 생성할 수 있습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 알려주세요! 😊

내가 궁금한건, 데이터를 다 안넘겨 주면 ai모델이 추천할때 어떤 영상 중에 추천을 해야 할지 어떻게 아는지야. 내가 어떤 영상정보를 DB에 가지고 있는지 모르는 거잖아? 유저들의 시청 기록만 있는거고. 그러면 유저의 시청 기록 이외의 영상은 추천 못하는거 아니냐 이거지.

아, 이해했습니다. 그러니까, OpenAI API가 사용자의 시청 기록을 바탕으로 추천을 생성할 때, 그 추천이 데이터베이스에 있는 영상 중 하나임을 어떻게 보장하는지에 대한 질문이군요.

OpenAI API는 텍스트 기반의 AI 모델로, 주어진 프롬프트에 대한 가장 적절한 텍스트를 생성합니다. 따라서, 이 모델이 특정 영상을 추천하려면 그 영상에 대한 정보가 프롬프트에 포함되어 있어야 합니다.

예를 들어, 사용자가 최근에 시청한 영상 목록을 프롬프트로 제공하면, AI 모델은 이 목록에 있는 영상과 유사한 영상을 추천할 수 있습니다. 하지만, 이 경우에도 AI 모델은 데이터베이스에 있는 모든 영상을 알지 못하므로, 데이터베이스에 없는 영상을 추천할 가능성이 있습니다.

따라서, OpenAI API를 사용하여 영상 추천 시스템을 구현할 때는, AI 모델이 생성한 추천이 데이터베이스에 있는 영상 중 하나임을 보장하기 위한 추가적인 로직이 필요합니다. 예를 들어, AI 모델이 생성한 추천을 데이터베이스와 비교하여, 그 추천이 데이터베이스에 있는 영상과 일치하는지 확인할 수 있습니다.

이렇게 하면, OpenAI API를 사용하여 사용자의 시청 기록을 바탕으로 데이터베이스에 있는 영상을 추천하는 시스템을 구현할 수 있습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 알려주세요! 😊

api를 통해서 추천 시스템을 구현했다고 할때, 관련한 데이터, 다시말해서 지금까지 추천하는데 분석하고 사용한 기록같은 것들을 따로 쌓이게 해서 이후 추천하는데 이용하게 하고 싶은데 어떻게 하는거야?

추천 시스템에서 분석하고 사용한 기록을 쌓아두는 것은 매우 중요합니다. 이를 통해 시스템의 성능을 개선하고, 사용자의 선호도를 더 잘 이해할 수 있습니다. 다음은 이를 위한 기본적인 단계입니다:

  1. 데이터베이스 설정: 추천 시스템의 분석 및 사용 기록을 저장할 데이터베이스를 설정합니다. 이 데이터베이스는 사용자의 시청 기록, 시스템이 생성한 추천, 사용자의 반응 등 다양한 정보를 저장할 수 있어야 합니다.
  2. 로그 생성: 추천 시스템이 작동할 때마다 관련 정보를 로그로 생성합니다. 이 로그에는 사용자 ID, 시청한 영상, 생성된 추천, 사용자의 반응 등이 포함될 수 있습니다.
  3. 로그 저장: 생성된 로그를 데이터베이스에 저장합니다. 이를 통해 추천 시스템의 작동 기록을 추적할 수 있습니다.
  4. 로그 분석: 저장된 로그를 분석하여 추천 시스템의 성능을 평가하고, 사용자의 선호도를 더 잘 이해하려고 합니다. 이 분석 결과를 바탕으로 추천 알고리즘을 개선할 수 있습니다.

이러한 과정을 통해 추천 시스템의 분석 및 사용 기록을 쌓아두고, 이를 이용하여 시스템을 개선할 수 있습니다. 이 과정에서 필요한 도움이 있으면 언제든지 알려주세요! 😊

추천, 그러니까 채팅 기록은 내 DB에 넣으면 api에서는 활용하기 힘든거 아냐? openai쪽에 쌓아야 하는거 아냐?

OpenAI API는 상태를 유지하지 않는(stateless) 서비스입니다. 즉, 이전에 전송한 요청이나 데이터에 대한 정보를 저장하거나 추적하지 않습니다. 따라서, OpenAI API에 데이터를 ‘쌓는’ 것은 불가능합니다.

추천 시스템에서 사용자의 시청 기록이나 채팅 기록 등을 저장하고 관리하는 것은 일반적으로 사용자의 서버나 데이터베이스에서 이루어집니다. 이 데이터는 추천을 생성할 때마다 API 요청에 포함되어 AI 모델에게 전달됩니다.

따라서, 추천 시스템을 구현할 때는 사용자의 데이터베이스에서 필요한 데이터를 로드하고, 이를 바탕으로 API 요청을 생성하여 OpenAI API에 전달하는 방식을 사용합니다. 이렇게 하면, AI 모델은 최신의 사용자 데이터를 바탕으로 추천을 생성할 수 있습니다.

추가적인 질문이 있으시면 언제든지 알려주세요! 😊

추천을 생성할때마다 기존 기록을 api넘긴다면, 나중에는 api요청이 너무 과대하게 커지는거 아냐?

그렇습니다, 이는 중요한 고려사항입니다. OpenAI API는 요청당 최대 토큰 수에 제한이 있으므로, 매번 모든 시청 기록을 전송하면 요청이 너무 커질 수 있습니다. 따라서, 일반적으로는 최근의 시청 기록이나 가장 관련성이 높은 시청 기록만을 선택하여 API에 전달합니다.

또한, 사용자의 선호도를 반영하는 데 필요한 핵심 정보를 추출하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 사용자가 특정 장르의 영상을 선호하는 경향이 있다면, 이 정보를 프롬프트에 포함시킬 수 있습니다.

이렇게 하면, API 요청의 크기를 관리하면서도 효과적인 추천을 생성할 수 있습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 알려주세요! 😊

그럼 결국 추천시스템을 구현하려면 그냥 모든 데이터를 다 주고 추천해줘… 이게 안되고 일부 데이터를 사전에 선정해서 넘겨주고 추천받은 데이터를 후가공 해야 한다는 거야? 사전에 선정하고 후가공 하는건 ai를 사용하지 못하고 직접 해야한다는 거고.

맞습니다. AI 추천 시스템은 매우 강력하지만, 그것이 모든 것을 알고 있는 ‘만능’ 도구는 아닙니다. AI는 제공된 데이터와 명확한 지시를 바탕으로 작동하며, 그 결과는 후속 처리를 위한 원시 데이터로 사용될 수 있습니다.

사전에 데이터를 선정하는 것은 필수적인 과정입니다. 왜냐하면 AI는 ‘어떤’ 데이터가 중요한지, 또는 ‘어떤’ 데이터를 무시해야 하는지 스스로 결정할 수 없기 때문입니다. 이는 사용자의 도메인 지식과 전문성이 필요한 부분입니다.

추천받은 데이터를 후가공하는 것도 중요합니다. AI가 반환한 추천이 항상 완벽하거나 사용자의 요구 사항에 완벽하게 부합하는 것은 아닙니다. 때로는 추천 결과를 검증하고, 필요에 따라 조정하거나 필터링해야 할 수도 있습니다.

따라서, AI를 사용하여 추천 시스템을 구현하는 것은 ‘데이터 선정’, ‘AI 모델링’, ‘결과 후가공’ 등 여러 단계를 포함하는 복잡한 과정입니다. 이 모든 단계는 서로 상호 작용하며, 최종 추천의 품질과 유용성에 영향을 미칩니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 알려주세요! 😊

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