02. Controller와 Dto를 생성해보자!

먼저 요청/응답을 어떤 형식으로 받을 것인지 생각해보았습니다.

도큐먼트를 읽어보니 사용하는 모델에 따라 요청해야하는 형식이 다른 것을 확인하였습니다.

 

# Text 응답 요청

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ]
  }'

# Audio 응답 요청
curl https://api.openai.com/v1/audio/speech \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "tts-1",
    "input": "The quick brown fox jumped over the lazy dog.",
    "voice": "alloy"
  }' \
  --output speech.mp3
  
  ....

 

특히, 오디오 / 사진 / 파일 / 텍스트 등에 따라 모두 EndPoint도 달랐기 때문에 제 API 서버에서도 용도에 따라 각자 다른 Request와 EndPoint를 가지는 것으로 정하였습니다.

 

그래서 먼저 텍스트 요청에 대한 처리만을 처리하기 위한 RequsetDto와 Controller 를 생성하였습니다.

@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class GptApiController {

    private final GptApiService gptApiService;

    @PostMapping("/text")
    @ResponseBody
    public String getAnswerForQuestion(@RequestBody TextReq req) {
        return gptApiService.getAnswerForQuestion(req).toString();
    }

}

@Data
public class TextReq {
    private String question;
}

 

위의 Text 응답 요청 curl을 보면, system과 user 2가지의 role이 있고 각각의 content가 있는 것을 볼 수 있습니다.

시스템에게 assistant, poetic assistant 등으로 설정하고 역할을 부여 할 수 있는 것 같은데 몇몇 테스트를 해보고 여러 포스팅들을 찾아보니 별다른 차이점을 느끼기 어렵다는 이야기가 많아 저는 system 역할을 제외하였습니다.

그리고, 이제 openai 에게 질문할 question을 Post 형식으로 받아 서비스에게 전달하도록 작성하였습니다.