AI 광고 문구 생성기 프로젝트: FastAPI와 Gradio를 활용한 구현

AI 광고 문구 생성기 프로젝트: FastAPI와 Gradio를 활용한 구현

FastAPI와 Gradio를 활용하여 AI 기반 광고 문구 생성기를 구현한 코드를 분석합니다. OpenAI의 GPT 모델과 MongoDB를 사용하여 광고 문구를 생성하고 저장하며, 사용자는 웹 UI를 통해 간편하게 광고 문구를 요청하고 결과를 확인할 수 있다.

 

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1. FastAPI를 사용한 광고 문구 생성 API

코드 구조

1. MongoDB 설정
   • MongoDB 클라이언트를 생성하고, 데이터베이스 및 컬렉션을 연결.
2. GPT 기반 광고 문구 생성기
   • AdGenerator 클래스를 통해 GPT-3.5-turbo 모델을 활용하여 광고 문구 생성.
3. FastAPI 경로 정의
   • /create_ad: 광고 문구 생성 요청을 처리하고, 결과를 MongoDB에 저장.

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1.1 MongoDB 설정

from pymongo import MongoClient

# MongoDB 연결 설정
url = "mongodb+srv://<username>:<password>@llm.jn08b.mongodb.net/LLM?retryWrites=true&w=majority&appName=LLM"
mongodb = MongoClient(url)
database = mongodb['kdt']
collection = database['gptad']

• MongoClient: MongoDB 클라이언트를 생성하여 데이터베이스와 연결.
• database['kdt']: MongoDB 내 kdt 데이터베이스를 사용.
• collection['gptad']: gptad 컬렉션에 광고 데이터를 저장.

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1.2 AdGenerator 클래스

class AdGenerator:
    def __init__(self, engine='gpt-3.5-turbo'):
        self.engine = engine
        
    def using_chatgpt(self, prompt):
        system_instruction = "assistant는 마케팅 문구 작성 도우미로 동작한다. user의 내용을 참고하여 마케팅 문구를 작성해라."
        messages = [{"role":"system", "content":system_instruction},
                    {"role":"user", "content": prompt}]
        response = openai.ChatCompletion.create(model=self.engine, messages=messages)
        result = response.choices[0].message.content.strip()
        return result
    
    def generate_prompt(self, product_name, details, tone_and_manner):
        prompt = f'제품 이름: {product_name}\n주요 내용: {details}\n광고 문구의 스타일: {tone_and_manner}\n위 내용을 참고하여 마케팅 문구를 만들어라'
        result = self.using_chatgpt(prompt=prompt)
        return result

• AdGenerator: GPT 모델 기반 광고 문구 생성 로직을 포함.
  1. using_chatgpt:
     • OpenAI API를 호출하여 광고 문구를 생성.
     • system_instruction: 모델에게 주어진 역할을 정의.
     • prompt: 사용자 요청을 포함하는 메시지.
  2. generate_prompt:
     • 사용자 입력(제품명, 세부 내용, 스타일)을 기반으로 GPT 모델에 전달할 프롬프트를 생성.

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1.3 FastAPI 구현

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

class Product(BaseModel):
    product_name: str
    details: str
    tone_and_manner: str

app = FastAPI()

@app.post("/create_ad")
async def create_ad(product: Product):
    ad_generator = AdGenerator()
    ad = ad_generator.generate_prompt(
        product_name=product.product_name,
        details=product.details,
        tone_and_manner=product.tone_and_manner
    )
    
    data_insert = {
        "product_name": product.product_name,
        "details": product.details,
        "tone_and_manner": product.tone_and_manner,
        "ad": ad
    }
    
    result = collection.insert_one(data_insert)  # MongoDB에 저장
    print(result.inserted_id)  # 저장된 문서의 ID 출력
    
    return {"ad": ad}

• /create_ad:
  • POST 요청을 받아 GPT 모델을 통해 광고 문구를 생성.
  • 생성된 광고 문구를 MongoDB에 저장.

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2. Gradio로 사용자 인터페이스 구축

2.1 Gradio 광고 생성 함수

import requests

def generate_ad(product_name, details, options):
    url = "http://127.0.0.1:8000/create_ad"
    
    try:
        response = requests.post(
            url,
            json={
                "product_name": product_name,
                "details": details,
                "tone_and_manner": ", ".join(options)
            }
        )
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            ad = data["ad"]
            return ad
        else:
            return "광고 문구 생성 실패!"
    except:
        return "서버 연결 실패"

• requests.post:
  • FastAPI의 /create_ad 엔드포인트에 데이터를 전송하여 광고 문구를 생성 요청.
• 응답 처리:
  • 성공 시 광고 문구 반환, 실패 시 오류 메시지 반환.

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2.2 Gradio UI 구성

import gradio as gr

def main():
    with gr.Blocks() as demo:
        gr.Markdown("광고 문구를 생성해주는 서비스 앱")
        
        with gr.Row():
            product_name = gr.Textbox(label="제품 이름", placeholder="제품 이름을 입력하세요")
            details = gr.Textbox(label="주요 내용", placeholder="제품의 주요 내용을 입력하세요")
        
        options = gr.CheckboxGroup(
            label="광고 문구의 느낌",
            choices=["기본", "재밌게", "차분하게", "과장스럽게", "참신하게", "고급스럽게", "센스있게", "가볍게"], 
            value=["기본"]
        )
        
        generate_button = gr.Button("문구 생성하기")
        ad_output = gr.Textbox(label="생성된 광고 문구", interactive=False)
        
        generate_button.click(
            generate_ad,
            inputs=[product_name, details, options],
            outputs=[ad_output]
        )
    return demo

• Gradio 구성 요소:
  • Textbox: 사용자 입력 필드.
  • CheckboxGroup: 광고 문구 스타일 선택.
  • Button: 문구 생성 요청 버튼.
  • Textbox(interactive=False): 생성된 광고 문구를 표시.

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2.3 실행

if __name__ == "__main__":
    app = main()
    app.launch()

• Gradio 실행: 브라우저에서 UI를 제공.

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3. 동작 흐름

1. 사용자 요청:
   • 제품명, 세부 내용, 스타일을 입력 후 버튼 클릭.
2. Gradio → FastAPI:
   • Gradio에서 FastAPI로 POST 요청 전송.
3. FastAPI → GPT → MongoDB:
   • FastAPI는 GPT 모델로 광고 문구 생성 → MongoDB에 저장.
4. 결과 반환:
   • 생성된 광고 문구를 Gradio UI에 표시.
5. 실행 화면:

 

4. FastAPI와 Gradio의 조합 활용 사례

• 마케팅 자동화:
  • 제품의 핵심 정보만 입력하여 AI 기반 마케팅 문구 자동 생성.
• UI 프로토타이핑:
  • Gradio를 활용해 간단하고 직관적인 UI로 사용자 피드백 수집.
• 데이터 저장 및 분석:
  • MongoDB를 통해 생성된 광고 문구와 관련 데이터를 효율적으로 관리.