스트라피와 OpenAI, LangChain을 이용한 유튜브 요약 생성 가이드

이 블로그에서는 Strapi, OpenAI 및 LangChain을 사용하여 YouTube 비디오를 요약하는 애플리케이션을 구축하는 방법을 안내합니다. 콘텐츠 요약 프로세스를 간소화하는 데 사용할 수 있는 코드 스니펫과 필수 단계가 제공됩니다.

필수 패키지 설치 및 환경 설정

이 튜토리얼에서는 Next.js 환경에서 유튜브 콘텐츠 요약 앱을 구축하는 방법을 자세히 알아봅니다. 시작하기 전에 필요한 패키지를 설치하고 API 키를 설정해야 합니다.

먼저, LangChain과 OpenAI를 사용하기 위해 다음 명령어를 사용하여 필요한 종속성을 설치합니다.

yarn add @langchain/openai langchain

이 명령어는 LangChain과 OpenAI를 프로젝트에 추가하여 인공지능 기반 기능을 통합할 수 있도록 합니다. OpenAI API 키를 설정하는 것도 중요합니다. 이는 OpenAI 플랫폼에 접속하여 텍스트 요약 및 분석 기능을 사용하는 데 필요합니다. API 키는 .env.local 파일에 안전하게 저장해야 합니다. 이 파일을 생성하고 다음 변수를 추가합니다.

OPENAI_API_KEY=your-api-key

이 키를 안전하게 관리하고 노출하지 않도록 주의해야 합니다. 보안은 개발 과정에서 매우 중요한 고려 사항입니다.

이 단계에서는 개발 환경을 설정하고 필요한 도구를 설치하는 방법을 자세히 설명합니다. OpenAI API 키를 설정하여 요약 기능이 원활하게 작동하도록 보장합니다.

LangChain과 OpenAI 통합

이 섹션에서는 랭체인과 OpenAI를 통합하여 유튜브 비디오의 텍스트 요약을 생성하는 방법을 설명합니다.

랭체인은 언어 모델을 기반으로 애플리케이션 개발을 간소화하는 프레임워크이며, OpenAI는 강력한 AI 모델을 제공합니다. 이 두 기술을 결합하여 효과적인 요약 도구를 만들 수 있습니다.

랭체인 라이브러리를 사용하여 OpenAI 모델과 상호 작용하는 방법을 알아봅니다. 다음 코드 스니펫은 랭체인과 OpenAI를 통합하는 데 사용되는 필수 모듈을 가져오는 방법을 보여줍니다.

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { PromptTemplate } from "langchain/core/prompts";
import { StringOutputParser } from "langchain/core/output_parsers";

ChatOpenAI는 OpenAI의 채팅 모델을 사용하기 위한 클래스이며, PromptTemplate는 모델에 전달할 프롬프트를 생성하는 데 사용됩니다. StringOutputParser는 모델에서 생성된 출력을 문자열로 변환하는 데 사용됩니다. 이러한 모듈을 사용하면 OpenAI 모델을 쉽게 구성하고 사용할 수 있습니다.

이 단계에서는 코드 스니펫과 함께 랭체인의 주요 기능을 사용합니다. 이를 통해 유튜브 비디오에서 얻은 텍스트를 OpenAI를 사용하여 요약할 수 있습니다.

프롬프트 템플릿 설정 및 활용

OpenAI 모델에 효과적인 지침을 제공하기 위해 프롬프트 템플릿을 설정하는 것이 중요합니다. 프롬프트 템플릿은 모델이 따라야 할 단계를 정의하고, 요약의 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

다음은 템플릿의 예입니다.

const TEMPLATE = `INSTRUCTIONS:
For the this {text} complete the following steps.
Generate the title for based on the content provided
Summarize the following content and include 5 key topics, writing in first person using normal tone.

Write a youtube video description
- Include heading and sections.
- Incorporate keywords and key takeaways

Generate bulleted list of key points and benefits
Return possible and best recommended key words`

이 템플릿은 모델에게 제목 생성, 주요 내용 요약, 유튜브 비디오 설명 작성 등의 단계를 안내합니다. 템플릿 변수를 사용하여 모델에 전달할 텍스트를 동적으로 지정할 수 있습니다.

프롬프트 템플릿을 설정하고 사용하는 방법을 보여주는 코드 스니펫입니다. 이를 통해 모델이 원하는 결과를 생성하도록 조정할 수 있습니다.

요약 생성 함수 구현

요약 생성 함수는 랭체인과 OpenAI를 사용하여 텍스트를 요약하는 핵심 로직을 구현합니다. 이 함수는 OpenAI 모델을 구성하고, 프롬프트 템플릿을 적용하며, 출력을 파싱하는 단계를 포함합니다.

다음은 요약 생성 함수의 예입니다.

async function generateSummary(content: string, template: STRING) {
 const prompt = PromptTemplate.fromTemplate(template);

 const model = new ChatOpenAI({
  openAIApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  modelName: process.env.OPENAI_MODEL ?? "gpt-4-turbo-preview",
  temperature: parseFloat(process.env.OPENAI_TEMPERATURE) ?? 0.7,
  maxTokens: parseInt(process.env.OPENAI_MAX_TOKENS) ?? 4000,
 });

 const outputParser = new StringOutputParser();

 const chain = prompt.pipe(model).pipe(outputParser);
 try {
  const summary = await chain.invoke({ text: content });
  return summary;
 } catch (error) {
  if (error instanceof Error) {
  return new Response(JSON.stringify({ error: error.message }));
  }
  return new Response(JSON.stringify({ error: "Failed to generate summary." }));
 }
}

이 함수는 ChatOpenAI 클래스를 사용하여 OpenAI 모델을 초기화하고, PromptTemplate를 사용하여 프롬프트를 생성합니다. chain.invoke 메서드를 사용하여 모델을 호출하고, 결과를 얻습니다. 오류 처리를 통해 안정적인 요약 생성을 보장합니다.

이 단계에서는 실제 코드 구현을 통해 텍스트 요약 기능을 통합합니다. 이를 통해 유튜브 비디오에서 추출한 텍스트를 효율적으로 요약할 수 있습니다.

프런트엔드에서 요약 기능 사용

이제 요약 생성 함수를 프런트엔드에서 사용하는 방법을 알아봅니다.

프런트엔드 코드를 통해 유튜브 비디오 URL을 입력받고, 백엔드 API를 호출하여 요약을 생성합니다. 다음은 프런트엔드 코드의 예입니다.

// 프런트엔드 코드 예시 (Next.js)
import { useState } from 'react';

async function Summarize() {
 const [url, setUrl] = useState('');
 const [summary, setSummary] = useState('');

 const handleSubmit = async (event) => {
  event.preventDefault();

  const response = await fetch('/api/summarize', {
  method: 'POST',
  headers: {
  'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({ videoId: url }),
  });

  const data = await response.json();
  setSummary(data.summary);
 };

 return (
  <form onSubmit={handleSubmit}>
  <input
  type="text"
  value={url}
  onChange={(e) => setUrl(e.target.value)}
  placeholder="YouTube Video URL"
  />
  <button type="submit">Summarize</button>
  <div>{summary}</div>
  </form>
 );
}

export default Summarize;

이 코드는 useState 훅을 사용하여 URL과 요약 결과를 관리하고, fetch API를 사용하여 백엔드 API를 호출합니다. 폼 제출 시 요약 결과를 화면에 표시합니다.

이 단계에서는 프런트엔드에서 요약 기능을 통합하여 실제 사용자 인터페이스를 구축합니다. 이를 통해 사용자가 유튜브 비디오 URL을 입력하고 요약 결과를 확인할 수 있습니다.

OpenAI API 키 설정 방법

OpenAI API 키를 설정하는 것은 유튜브 요약 기능을 사용하기 위한 첫 번째 단계입니다. OpenAI 웹사이트에서 계정을 생성하고 API 키를 발급받아야 합니다. API 키는 사용자를 인증하고, API 사용량을 추적하는 데 사용됩니다.

1. OpenAI 웹사이트 접속: OpenAI 웹사이트(https://www.openai.com)에 접속합니다.
2. 계정 생성 또는 로그인: 계정이 없다면 새로 생성하고, 이미 있다면 로그인합니다.
3. API 키 발급: 대시보드에서 API 키를 발급받습니다. 키 이름은 자유롭게 지정할 수 있습니다.
4. .env 파일에 저장: 발급받은 API 키를 .env.local 파일에 OPENAI_API_KEY 변수로 저장합니다.

OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY

API 키를 안전하게 관리하고, 절대로 공개된 장소에 노출하지 않도록 주의해야 합니다.

LangChain 패키지 설치 방법

LangChain 패키지는 OpenAI와 같은 언어 모델을 사용하여 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 도구와 기능을 제공합니다. 다음 명령어를 사용하여 LangChain 패키지를 설치할 수 있습니다.

yarn add langchain

이 명령어는 프로젝트에 LangChain 패키지를 추가하고, 필요한 모든 종속성을 설치합니다. LangChain은 다양한 언어 모델과 통합될 수 있으며, 사용자 정의 프롬프트와 체인을 생성하는 데 유용한 도구를 제공합니다.

설치가 완료되면, LangChain의 다양한 모듈을 사용하여 텍스트 요약, 질문 응답, 챗봇 등 다양한 기능을 구현할 수 있습니다.

유튜브 텍스트 요약 기능 구현 단계

유튜브 텍스트 요약 기능을 구현하는 단계는 다음과 같습니다.

1. 유튜브 비디오 정보 추출: 유튜브 비디오 URL을 입력받아 비디오 ID를 추출합니다.
2. 비디오 텍스트 데이터 가져오기: 유튜브 API 또는 타사 라이브러리를 사용하여 비디오의 텍스트 데이터를 가져옵니다.
3. 텍스트 데이터 전처리: 가져온 텍스트 데이터를 정리하고, 불필요한 문자를 제거합니다.
4. LangChain과 OpenAI 연동: LangChain과 OpenAI를 연동하여 텍스트 요약 기능을 구현합니다.
5. 요약 결과 표시: 요약된 텍스트를 사용자 인터페이스에 표시합니다.

이러한 단계를 통해 유튜브 비디오의 긴 텍스트를 간결하게 요약하여 사용자에게 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.

OpenAI API 요금 정보

OpenAI API는 사용량에 따라 요금이 부과됩니다. 텍스트 요약 기능의 경우, 토큰 단위로 요금이 계산됩니다. 모델 종류와 사용량에 따라 가격이 다르므로, OpenAI 웹사이트에서 최신 요금 정보를 확인하는 것이 중요합니다.

API 사용량을 모니터링하고, 예산을 설정하여 비용을 관리하는 것이 좋습니다. 또한, 불필요한 API 호출을 줄여 비용을 절감할 수 있습니다.

주요 기능 소개

유튜브 요약 앱은 다음과 같은 핵심 기능을 제공합니다.

• 자동 텍스트 요약: 유튜브 비디오의 텍스트 데이터를 자동으로 요약합니다.
• 사용자 정의 템플릿: 프롬프트 템플릿을 사용하여 요약 결과의 스타일과 형식을 지정할 수 있습니다.
• 다양한 언어 모델 지원: OpenAI의 다양한 언어 모델을 지원하여 요약 품질을 향상시킵니다.
• API 통합: 다른 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있는 API를 제공합니다.
• 사용자 인증 및 관리: 사용자 계정을 생성하고, API 사용량을 관리할 수 있습니다.

다양한 활용 사례

유튜브 요약 앱은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

• 콘텐츠 제작자: 비디오 콘텐츠를 빠르게 요약하여 블로그 포스트, 소셜 미디어 게시물 등을 작성할 수 있습니다.
• 연구자: 학술 비디오의 주요 내용을 빠르게 파악하여 연구 시간을 절약할 수 있습니다.
• 학생: 강의 비디오의 핵심 내용을 요약하여 학습 효율성을 높일 수 있습니다.
• 마케터: 경쟁사 비디오 콘텐츠를 분석하여 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
• 뉴스 에디터: 뉴스 비디오의 요약 내용을 빠르게 생성하여 기사 작성 시간을 단축할 수 있습니다.