안녕하세요 다제 입니다.
오늘은 베타 버전으로 출시된 chatgpt code interpreter 플러그인(plugin)에 대한 소개를 해드릴려고 합니다.
목차
먼저, 플러그인에서 code interpreter를 설치해주시면 아래와 같은 모습을 보실 수 있습니다.
그렇다면 Code interpreter가 무엇일까요?
파이썬 코드를 작성하고 실행하는 방법을 알고 있으면서, 파일 업로드가 가능한 ChatGPT버전을 의미합니다.
제가 생각하기로는 OpenAI에서 이미 초기 설계 단계부터 이러한 것까지 예상을 ChatGPT를 설계한 것은 아닌가 하는 생각이 듭니다.
영상 파일을 편집도 가능하고, 음악 파일 편집도 가능하며, 도표를 보고 이해도 하고 도표에서 원하는 정보도 찾아서 줄 수 있습니다.
api를 사용하시는 분들은 langchain을 이용해보시면 이러한 기능들이 된다는 것을 아실텐데요.
이제 코드를 모르는 분들을 위해서 플러그인 까지 출시가 되었습니다. 물론 아직 베타 버전이여서 버그도 많고 고쳐야할 점도 많이 있지만 사용하다가 발생되는 버그는 차차 고쳐가면 되니 대단하다고 생각이 듭니다.
Code interpreter의 기능
- Text file : 텍스트 파일을 읽고 이해할 수 있음
- Image file : 일반 이미지를 흑백으로 변환하거나, 파노라마(GIF)로 변경이 가능함
- video file : 영상 컷편집 가능
- 데이터 분석과 시각화가 가능
- python, php, javascript, css 등 코드 편집 가능
- 텍스트 파일을 넣어서 PPT로 만드는 것도 가능
- OCR 작업도 가능 (이미지에 텍스트를 추출하는 기능)
- 이 외에도 300개의 기능들이 가능하니 자세한 내용은 아래 트위터를 참고부탁드립니다.
코드 인터프리터 특징
Code interpreter는 코드를 한 줄씩 읽어들여 즉시 실행하고, 코드의 결과를 실시간으로 반환합니다. 이는 코드를 컴파일하는 방식과 대조됩니다.
Code interpreter는 다양한 언어에 사용됩니다. 몇 가지 대표적인 언어로는 Python, JavaScript, Ruby, PHP 등이 있습니다. 각 언어에는 해당 언어의 인터프리터가 존재하며, 이를 통해 코드를 실행하고 결과를 확인할 수 있습니다.
Code interpreter의 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 실시간 실행: Code interpreter는 코드를 한 줄씩 실행하므로 수정된 코드를 즉시 실행하여 결과를 확인할 수 있습니다. 이는 개발 및 디버깅 과정을 빠르고 유연하게 만들어줍니다.
- 동적 타입 확인: 대부분의 Code interpreter는 동적으로 변수의 타입을 확인합니다. 이는 개발자가 변수를 선언할 때 타입을 명시적으로 지정하지 않아도 되는 장점이 있습니다.
- 간단한 배포: 코드 인터프리터는 컴파일 단계를 거치지 않으므로 개발된 코드를 간단히 배포할 수 있습니다. 따라서 언어 및 플랫폼에 대한 별도의 컴파일 작업 없이 코드를 실행할 수 있습니다.
- 상호 작용 가능: 인터프리터는 대화형 환경에서 사용될 수 있으며, 코드를 한 줄씩 입력하고 즉시 결과를 확인할 수 있습니다. 이는 프로그래밍 학습이나 간단한 실험 및 테스트에 유용합니다.
Code interpreter는 개발자에게 편의성과 유연성을 제공하며, 코드 실행과 디버깅 과정을 단순화합니다. 그러나 일부 언어와 비교하여 실행 속도가 상대적으로 느릴 수 있으며, 컴파일러를 통한 최적화가 부족할 수 있습니다. 따라서 성능이 중요한 프로젝트에는 컴파일러가 선호될 수 있습니다.
이와 관련된 코드가 어디 있는지 궁금하신 분들을 위해 제가 Github에서 찾아놓았습니다. 해당 링크를 참고해주세요.
시작하는 방법
새로운 챗봇 인터페이스를 엽니다.
# repo를 복사합니다. git clone https://github.com/iamgreggarcia/codesherpa.git
OPENAI_API_KEY를 복사하여 넣어줍니다.
cd codesherpa/frontend cp .env.example .env.local
환경을 맞춰서 설치하고 Next.js 앱을 시작합니다.
pnpm install pnpm dev
또는 아래 처럼 진행하셔도 됩니다.
npm install npm run dev
도커 이미지를 다운로드하거나 codesherpa API를 로컬에서 실행해주세요
# 도커 이미지 다운 받기 docker pull ghcr.io/iamgreggarcia/codesherpa:latest # 로컬 환경에서 도커 실행하기 docker compose up
Run the server locally (potentially risky!):
cd codesherpa make dev
codesherpa as a ChatGPT Plugin 설치 및 실행을 위한 환경 조건
Ensure the following software is installed on your system:
- Python 3.10
- Docker
- Docker Compose (optional). Download Docker Desktop or the plugin to use Docker Compose
ChatGPT와 codesherpa(code interpreter)를 연결하는 방법
- ChatGPT와 codesherpa가 실행 중인 동일한 네트워크에 접속하세요. 이는 동일한 Wi-Fi 라우터에 연결되어 있거나 서로 다른 컴퓨터에서 실행 중인 경우 포트 포워딩이 설정되어 있는지 확인해야 합니다.
- codesherpa를 실행하고 codesherpa 서버의 주소와 포트를 확인하세요. 일반적으로 localhost:3333 또는 특정 IP 주소와 포트 번호입니다.
- ChatGPT UI에서 플러그인 관리 페이지로 이동하세요.
- “새 플러그인 추가”를 선택하고 codesherpa 플러그인을 찾아 설치하세요.
- 설치 후, 플러그인 설정을 열고 codesherpa 서버 주소와 포트를 입력하세요. 이 정보는 codesherpa의 설정에서 찾을 수 있습니다.
- 저장을 클릭하여 설정을 적용하세요.
이외 다른 글들이 궁금하시다면, 아래 글을 참고 부탁드립니다.
오늘도 방문해주셔서 감사합니다.