스프링 AI : 2. 프로젝트 생성 및 OpenAI 의존성

이 글은 유튜브 개발자 유미 영상을 바탕으로 개인적인 정리를 위해 작성한 글입니다.
https://www.youtube.com/watch?v=-g6goXtCilM&list=PLJkjrxxiBSFCgcsP_pzuntmqC3AlTMWFx

스프링 AI : OpenAI

스프링 AI 의존성들을 활용하기 위한 스프링 부트 프로젝트를 생성한다. 첫번째 의존성 활용은 OpenAI이다.

스프링부트 기반의 웹 서비스를 구축하며, 그 웹 서비스에서 OpenAI의 서비스가 필요한 경우,

기존에 RestTemplate, WebClient와 같은 API 호출 클라이언트를 통해 모든 과정을 작성해야했다.

 

하지만 OpenAI 의존성만 사용하면 위 과정들을 추상화하여 사용할 수 있다.

 

OpenAI 클라이언트 등록

OpenAI API를 활용하기 위한 Bean (API 키) 등록을 해야한다.

- 1단계 API 키 발급 받기

OpenAI API Platform에 가서 키를 발급 받아야한다.

 

- application.properties에 키를 등록 : 스프링 AI OpenAI 클라이언트에서 사용

spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}

 

OpenAI API 제공 서비스

• Chat 모델
• Embedding 모델
• Image 모델 (DALL-E)
• Audio 모델
  • TTS
  • STT

Service단 : OpenAI API 호출

- 공통 : 클리스 및 의존성

@Service
public class OpenAIService {

    private final OpenAiChatModel openAiChatModel;
    private final OpenAiEmbeddingModel openAiEmbeddingModel;
    private final OpenAiImageModel openAiImageModel;
    private final OpenAiAudioSpeechModel openAiAudioSpeechModel;
    private final OpenAiAudioTranscriptionModel openAiAudioTranscriptionModel;

    // 생성자
    
}

​

위의 api 키 등록시 AutoConfig로 OpenAI 관련 @Bean들이 활성화된다.

 

- Chat 모델 메소드

public String generate(String text) {

    // 메시지
    SystemMessage systemMessage = new SystemMessage("");
    UserMessage userMessage = new UserMessage(text);
    AssistantMessage assistantMessage = new AssistantMessage("");

    // 옵션
    OpenAiChatOptions options = OpenAiChatOptions.builder()
            .model("gpt-4.1-mini")
            .temperature(0.7)
            .build();

    // 프롬프트
    Prompt prompt = new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage, assistantMessage), options);

    // 요청 및 응답
    ChatResponse response = openAiChatModel.call(prompt);
    return response.getResult().getOutput().getText();
}

public Flux<String> generateStream(String text) {

    // 메시지
    SystemMessage systemMessage = new SystemMessage("");
    UserMessage userMessage = new UserMessage(text);
    AssistantMessage assistantMessage = new AssistantMessage("");

    // 옵션
    OpenAiChatOptions options = OpenAiChatOptions.builder()
            .model("gpt-4.1-mini")
            .temperature(0.7)
            .build();

    // 프롬프트
    Prompt prompt = new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage, assistantMessage), options);

    // 요청 및 응답
    return openAiChatModel.stream(prompt)
            .mapNotNull(response -> response.getResult().getOutput().getText());
}

https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat/openai-chat.html

OpenAI Chat :: Spring AI Reference

 

- Embedding 모델 메소드

public List<float[]> generateEmbedding(List<String> texts, String model) {

    // 옵션
    EmbeddingOptions embeddingOptions = OpenAiEmbeddingOptions.builder()
            .model(model).build();

    // 프롬프트
    EmbeddingRequest prompt = new EmbeddingRequest(texts, embeddingOptions);

    // 요청 및 응답
    EmbeddingResponse response = openAiEmbeddingModel.call(prompt);
    return response.getResults().stream()
            .map(Embedding::getOutput)
            .toList();
}

 

https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/embeddings/openai-embeddings.html

OpenAI Embeddings :: Spring AI Reference

 

- Image 모델 (DALL-E) 메소드

public List<String> generateImages(String text, int count, int height, int width) {

    // 옵션
    OpenAiImageOptions imageOptions = OpenAiImageOptions.builder()
            .quality("hd")
            .N(count)
            .height(height)
            .width(width)
            .build();

    // 프롬프트
    ImagePrompt prompt = new ImagePrompt(text, imageOptions);

    // 요청 및 응답
    ImageResponse response = openAiImageModel.call(prompt);
    return response.getResults().stream()
            .map(image -> image.getOutput().getUrl())
            .toList();
}

https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/image/openai-image.html

OpenAI Image Generation :: Spring AI Reference

 

- Audio 모델 메소드

// TTS
public byte[] tts(String text) {

    // 옵션
    OpenAiAudioSpeechOptions speechOptions = OpenAiAudioSpeechOptions.builder()
            .responseFormat(OpenAiAudioApi.SpeechRequest.AudioResponseFormat.MP3)
            .speed(1.0f)
            .model(OpenAiAudioApi.TtsModel.TTS_1.value)
            .build();

    // 프롬프트
    SpeechPrompt prompt = new SpeechPrompt(text, speechOptions);

    // 요청 및 응답
    SpeechResponse response = openAiAudioSpeechModel.call(prompt);
    return response.getResult().getOutput();
}

// STT
public String stt(Resource audioFile) {

    // 옵션
    OpenAiAudioApi.TranscriptResponseFormat responseFormat = OpenAiAudioApi.TranscriptResponseFormat.VTT;
    OpenAiAudioTranscriptionOptions transcriptionOptions = OpenAiAudioTranscriptionOptions.builder()
            .language("ko") // 인식할 언어
            .prompt("Ask not this, but ask that") // 음성 인식 전 참고할 텍스트 프롬프트
            .temperature(0f)
            .model(OpenAiAudioApi.TtsModel.TTS_1.value)
            .responseFormat(responseFormat) // 결과 타입 지정 VTT 자막형식
            .build();

    // 프롬프트
    AudioTranscriptionPrompt prompt = new AudioTranscriptionPrompt(audioFile, transcriptionOptions);

    // 요청 및 응답
    AudioTranscriptionResponse response = openAiAudioTranscriptionModel.call(prompt);
    return response.getResult().getOutput();
}

 

https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/audio/transcriptions/openai-transcriptions.html

Untitled :: Spring AI Reference

https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/audio/speech/openai-speech.html

OpenAI Text-to-Speech (TTS) :: Spring AI Reference