DEVOCEAN

클라우드 서비스의 발전으로 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 손쉽게 활용할 수 있는 시대가 열렸습니다.

그 중에서도 Microsoft Azure는 다양한 AI 기능을 제공하며, 최근에는 OpenAI와의 협력을 통해 더욱 강력한 AI 도구들을 사용할 수 있게 되었습니다.

이번 블로그에서는 Azure에서 OpenAI 기능을 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 살펴보고, 간단한 애플리케이션 예시를 들어보겠습니다.

Azure와 OpenAI의 결합은 자연어 처리(NLP), 이미지 생성, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

특히, GPT-4 모델을 기반으로 한 텍스트 생성, 요약 등은 사용자 경험을 한층 더 향상시키는 데 큰 도움이 될 것 같습니다.

기존의 Azure AI 기능들

아래 이미지와 같이 최근에 도입된 OpenAI이외에도 AI Search, Computer Vision, Face API, 번역기 등의 서비스를 제공하고 있었습니다.

OpenAI 모델

연동된 OpenAI에서 제공하는 모델은 아래와 같습니다.

dall-e-3와 같은 이미지 생성 모델 및 최근에 발표된 gpt-4o 등의 모델이 있습니다.

OpenAI API를 직접 쓰는 것보다 좋은 점은?

1. 통합된 관리 및 보안

   Azure는 보안과 관리 측면에서 뛰어난 통합 환경을 제공합니다.

   OpenAI 기능을 Azure에서 사용하면, 데이터 보호와 규정 준수를 보장하는 Azure의 강력한 보안 인프라를 활용할 수 있습니다.

2. 확장성 및 유연성

   Azure의 글로벌 데이터 센터 네트워크를 통해 OpenAI 모델을 손쉽게 확장할 수 있습니다.

   이는 사용량 증가에 따른 리소스 확장을 유연하게 관리할 수 있게 하여, 갑작스러운 트래픽 증가에도 안정적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

3. Azure 에코시스템과의 연동

   Azure의 다양한 서비스와의 원활한 연동은 큰 장점입니다.

   데이터 분석, DevOps, IoT, 클라우드 스토리지 등 Azure의 다른 서비스와 OpenAI 기능을 결합하여 보다 포괄적인 솔루션을 구축할 수 있습니다.

   이는 개발 시간과 비용을 절감하고, 통합된 환경에서 효율적으로 작업할 수 있게 합니다.

4. 효율적인 비용 관리

   Azure는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 유연한 과금 모델을 제공하여, 예산 관리에 유리합니다.

   OpenAI 기능 또한 필요에 따라 리소스를 조절할 수 있어, 경제적으로 AI 기능을 활용할 수 있습니다.

   기존 Azure와 같이 과금되므로 비용관리가 용이합니다.

예시

게시글에 올라온 이미지와 게시글 내용을 보고 자동으로 댓글을 달아주는 node.js 소스.

이미지 분석은 Azure의 Computer Vision을 추가로 활용하였습니다.

// Computer Vision 클라이언트 생성
const cognitiveServiceCredentials = new ApiKeyCredentials({ inHeader: { 'Ocp-Apim-Subscription-Key': visionKey } });
const visionClient = new ComputerVisionClient(cognitiveServiceCredentials, visionEndpoint);




async function analyzeImage() {
 // 이미지 분석 요청
 const analysis = await visionClient.analyzeImage(imageUrl, { visualFeatures: ["Description"] });
 const imageDescription = analysis.description.captions[0].text;


 return imageDescription;
}


async function generateResponse(imageDescription) {
 const messages = [
   { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant that answers in Korean.' },
   { role: 'user', content: `게시글:\n이미지 설명: ${imageDescription}\n텍스트: ${postText}` },
   { role: 'user', content: '다른 사용자의 입장에서 이 게시글에 대한 답글을 작성해 주세요.' }
 ];


 try {
   const result = await openaiClient.getChatCompletions(deploymentId, messages);
   console.log(result.choices[0].message.content);
 } catch (err) {
   console.error('Error:', err);
 }
}


async function processPost() {
 try {
   const imageDescription = await analyzeImage();
   await generateResponse(imageDescription);
 } catch (err) {
   console.error('Error:', err);
 }
}


processPost();

결과

아래는 실제 돌려본 결과입니다.