Julia를 위한 OpenAI API wrapper (비공식)

In Development

개요 (Overview)

커뮤니티가 유지보수하는 OpenAI API용 Julia wrapper를 제공합니다.
API 기능에 대한 내용은 참조 문서(reference documentation)를 참고하십시오.
자동 생성된 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다: https://juliaml.github.io/OpenAI.jl/dev/

사용법 (Usage)

using Pkg; Pkg.add("OpenAI")

빠른 시작 (Quick Start)

1. 아직 계정이 없다면 OpenAI 계정을 만드십시오.

2. 비밀 API 키(secret API key)를 생성하십시오.

3. 상호 작용할 모델(model)을 선택하십시오.

⚠️ API 키는 환경 변수(ENV variable)로 설정하는 것을 강력히 권장합니다.

secret_key = ENV["OPENAI_API_KEY"]
model = "gpt-5-mini"
prompt =  "Say \"this is a test\""
...

반환 값:

"This is a test."

기본 매개변수 재정의 (Overriding default parameters)

로컬 LLM이나 OpenAI 인터페이스를 따르는 타사 서비스와 같이 비표준 설정이 있는 경우, OpenAIProvider 구조체를 사용하여 애플리케이션에서 매개변수를 재정의할 수 있습니다.
예시:

using OpenAI
provider = OpenAI.OpenAIProvider(
    api_key=ENV["OPENAI_API_KEY"],
...

더 많은 사용 사례는 테스트(tests)를 참조하십시오.

StreamCallbacks를 이용한 스트리밍 (Streaming with StreamCallbacks)

OpenAI.jl은 스트리밍 응답을 위해 StreamCallbacks.jl과 통합됩니다.

1. 모든 IO로 스트림 전송

create_chat(secret_key, model, messages; streamcallback=stdout)

2. 스트림 청크 캡처 (Capture stream chunks)

using OpenAI
cb = StreamCallback()
create_chat(secret_key, model, messages; streamcallback=cb)
...

3. 출력 사용자 정의 (Customize printing)

using OpenAI
import StreamCallbacks: print_content

...

처리 과정을 완전히 사용자 정의하려면 StreamCallbacks.callback을 오버로드할 수 있습니다.

using OpenAI
import StreamCallbacks: callback, AbstractStreamCallback, AbstractStreamChunk, extract_content, print_content

...

전체 사용법은 examples/streamcallbacks.jl을 참고하세요.

생성된 OpenAPI 클라이언트

이 패키지는 또한 JuliaComputing의 OpenAPI.jl 런타임과 상위 OpenAI OpenAPI 사양으로부터 구축된 OpenAI.OpenAIClient라는 생성된 클라이언트를 제공합니다. 이 생성된 모듈은 전체 사양에 대한 타입 지정 요청/응답 모델 및 API 그룹을 포함하며, 기존의 편리한 래퍼 함수들은 최상위 레벨에서 계속 사용할 수 있습니다.

using OpenAI

client = openai_client(ENV["OPENAI_API_KEY"])
...

openapi/openapi.yaml을 업데이트한 후 재생성하려면 다음 명령어를 실행하세요:

scripts/generate_openapi_client.sh

기능 요청

PR을 열거나, 만약 그것이 어렵다면 이슈를 제기하는 것을 주저하지 마세요!