security-logs 님의 블로그

목차1. 왜 FastAPI를 배우는가2. REST API란 무엇인가3. FastAPI란 무엇인가4. 서버 주소 구조 이해하기 (127.0.0.1:8000)5. FastAPI 기본 코드 구조 이해하기6. 경로(Path)와 파라미터 이해하기7. 실행과 확인 (Uvicorn, Swagger, ReDoc)8. Streamlit과 FastAPI의 관계9. 다른 웹 프레임워크와 비교 1. 왜 FastAPI를 배우는가AI 모델을 사용하는 것과, 그 모델을 실제 서비스로 만드는 것은 완전히 다른 문제이다.단순히 모델을 실행하는 것만으로는 사용자에게 기능을 제공할 수 없고, 이를 외부에서 호출할 수 있도록 만들어야 한다. 이때 필요한 것이 API이며, Python 기반 AI 서비스에서는 FastAPI가 가장 많이 사용..

목차1. Streamlit이란? 2. Streamlit 설치와 실행 방법 3. 프론트엔드와 Streamlit의 역할4. Streamlit 기본 구조 5. 텍스트와 콘텐츠 출력 함수 6. 입력 위젯 정리7. 미디어 요소 정리 8. Streamlit으로 OpenAI 챗봇 구현하기9. Streamlit을 사용하는 이유 10. 마무리 정리 1. Streamlit이란?Streamlit은 파이썬만으로 웹 애플리케이션을 빠르게 만들 수 있도록 도와주는 오픈소스 프레임워크이다.특히 데이터 분석 결과를 시각화하거나, 머신러닝 모델의 예측 결과를 보여주거나, 챗봇처럼 사용자와 상호작용하는 앱을 구현할 때 많이 사용된다. 복잡한 프론트엔드 기술인 HTML, CSS, JavaScript를 직접 다루지 않아도, 파이썬 코드만으..

목차1. File Search 기능 개요2. 기본 준비: 파일 업로드 함수 만들기3. 파일 객체 생성과 file_id 이해하기4. Vector Store 생성하기5. Vector Store에 파일 연결하기6. File Search로 문서 기반 질문하기7. 응답 확인과 response.output_text8. 종합 코드 예제 1. File Search 기능 개요File Search 도구는 사용자가 업로드한 문서를 모델이 검색해서 답변에 활용할 수 있게 해주는 기능이다.그 과정은 다음과 같다.File 객체 생성(업로드) → 벡터 스토어 생성 → 파일을 벡터 스토어에 연결 File Search는 단순히 파일을 첨부하는 기능이 아니라, 먼저 파일을 OpenAI 서버에 업로드하여 file_id를 생성하고, 이후 ..

목차1. Web Search 기능 개요 2. 기본 사용 방법 (Responses API + tools) 3. Web Search 강제 실행 (tool_choice) 4. 응답 구조 분석 (web_search_call / message / annotations) 5. 사용자 위치 기반 검색 (user_location) 6. 검색 컨텍스트 크기 (search_context_size) 7. 컨텍스트 크기 옵션 비교 (low / medium / high) 8. 코드 종합 예제 및 활용 팁 1. Web Search 기능 개요Web Search 기능은 모델이 답변을 생성하기 전에 웹에서 최신 정보를 검색할 수 있도록 해주는 기능이다.최신 뉴스, 환율, 트렌드 등에 매우 유용모델이 자동으로 검색 여부를 판단필요 시 ..