[ChatGPT] Code Interpreter 활용

 

•Code Interpreter

Code Interpreter는 현재 (24년 기준) GPT4에는 기본적으로 탑재되어 있습니다. 

과거 GPT(GPT3.5)에서 일반적으로 Python 으로 만들고자 하는 프로그램의 기능을 설명하면 코드를 생성해 주었는데 그 코드는 사실 100% 실행을 보장하지 않았습니다. Code Interpreter는 한단계 나아가서 코드 생성과 함께 실제 결과값을 실행하여 반환해 주는 기능입니다. 

기본적으로 Python 코드를 실행하여 원하는 작업을 수행할 수 있도록 300개 이상의 Python 라이브러리 및 패키지가 사전 설치된 샌드박스를 제공하여  실제 Python 실행 환경을 제공합니다. (단 사용자가 Python 라이브러리를 직접 설치 할 수 는 없습니다.)

대화창에 파일 첨부 버튼으로 파일을 업로드할 수 있으며 TXT, PDF, DOC, DOCX, JPEG, PNG, MP4, AVI, CSV, JSON, XML, XLS, XLSX, CPP, PY, HTML, PDF, DB, SQLite 등 다양한 파일 형식을 지원하고 있습니다.
업로드 가능한 파일 크기의 최대 용량은 512mb 이며, 임시 디스크 공간에 저장되기에 채팅의 세션이 종료되거나 일정시간이 지나면 자동 삭제 됩니다.

시나리오 
“현재 매출자료를 엑셀로 받아서 파워포인트로 표를 만들어 보고 하고 있는데  많은 시간이 투자가 되어서 이젠 자동화 프로그램이 필요함”

예제 질문
“첨부된 자료를 기반으로 담당자별 매출액 현황을 그래프로 만들어 주세요”

아래는 예제 매출자료 파일 입니다. 해당 파일에는 업체명, 지역, 도시, 판매일, 담당자, 제품명, 단가, 개수, 제품코드의 정보가 있으며 예제 질문에 포함된 “매출액”은 없는 상태 입니다.

파일을 첨부 후 예제 질문과 같이 GPT에게 질문을 하면 아래의 단계로 진행됩니다. 

1. 분석이 필요한 자료(예제 매출자료(Sales.xlsx)) 을 첨부하며 원하는 요청을 합니다. 

2. GPT 분석

GPT는 제공된 자료를 Python으로 불러와서 Pandas에 내용을 담은 후  전체적인 데이터 구조를 분석합니다. 이때 질문 내용의  “매출액＂에 대하여 스스로가 제공된 데이터의 “단가” 와 “개수” 곱한 값으로 정의를 합니다. 만약 복잡하고 특이한 조건이 필요한 데이터일 경우 첫 질문에 미리  계산방식과 원리를 설명하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 

 

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3. GPT의 코딩

GPT는 분석한 데이터를 기반으로 사용자가 원하는 내용을 출력하기 위해 직접 코딩을 진행합니다. 이때 기존에는 단순 코드를 만들어 제공하였지만 직접 실행 후 실행결과, 에러 메시지 내용도 함께 제공합니다.
(실제 예전에 제공한 코드는 막상 실행시켜 보면 오류가 많아서 여러 번 수정이 필요하였기에 100% 신뢰할 수는 없었습니다)

4. 결과값 출력

Matplotlib 을 이용하여 실제 그래프를 출력한 결과를 제공합니다. 결과를 제공하기 까지 만든 코드의 신뢰도가 높아지겠지요. 그리고 세션이 끝나기 전까지 여러 그래프, 분석을 계속 요청하고 확인하며 완성된 코드를 만드실 수 있습니다.

자 Code Interpreter를 사용하면 예제와 같이 Python 코드 및 실제 구동된 결과 값이 제공되기에 보다 쉽게 개발을 하여 자동화를 진행 할 수 있답니다. 

다른 예제를 몇가지 들어볼까요?

1. 이미지 처리

이미지 파일을 첨부하여 원하는 결과와 함께 Python 코드를 확인 할 수 있습니다.

예제
첨부파일 :  컬러 이미지 
"첨부된 이미지를 흑백 이미지로 만들어 주세요 

 

2. OCR (Optical Character Recognition)

이미지에서 문자를 인식하여 텍스트로 변환하는 코드를 작성 할 수 있습니다. 스캔문서, PDF, 이미지, 사진 속에서 필요한 데이터를 추출하여 활용 가능합니다.

예제

첨부파일 : 텍스트가 포함된 이미지
"텍스트를 추출해줘요"

3. 데이터 전처리/ 수집

기업에서 매일 동일한 포맷이지만 엑셀로 관리되는 파일, 데이터 형식으로 구조화 되지 않은 엑셀, 폴더에서 관리되는 동일한 내용의 엑셀등 업무환경에서 존재하는 많은 데이터를 "전처리" 하고 , "특정 데이터베이스"에 입력, 또는 별도 관리되는 엑셀에 데이터 저장등등 데이터를 전처리 하고 수집하는데 있어서 활용 가능합니다.

샘플 파일을 업로드 후 원하는 결과물과 진행 프로세스에 대하여 명확하게 설명하면 Python으로 코드를 만들어 줄것이며 이 코드를 이용하여 실행파일을 만들 후 일일 배치등으로 데이터를 수집할 수 있답니다. 

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Code Interpreter를 접하면서 느낀게 이젠 인간은 아주 깊이 있게 프로그램 언어 공부를 할 필요성이 없다는 것이었습니다. 프로그램 언어의 기초와 문법을 배우고 코드의 전체 구조와 내용을 해석하여 응용할 정도의 지식만 가지고 있다면  AI가 만들어 주는 결과 값과 협업하여 기존보다 훨씬 빠르고 정확한 결과물을 만들 수  있는 환경이 이젠 현실화 되었답니다. 

현재의 AI는 인간의 창의성을 대체할 수 없겠지만 AI와 함께 협업하고 일할 정도로 인간의 능력을 꾸준히  키워나가지 않는다면 인간을 대처하는 AI의 시대는 우리가 생각하는 것 보다 훨씬 빠르게 현실화 될것입니다.