실전 프로젝트: 나만의 AI 비서 애플리케이션 구축

앞서 배운 프롬프트 디자인, 대화 이력 메모리, JSON 구조화 및 함수 연동 기법을 하나로 융합하여 실무형 파이썬 AI 스마트 비서 모듈을 구현합니다.

1. 실전 파이썬 AI 비서 클래스 완전체 코드

import json
from openai import OpenAI

class EnterpriseAIAssistant:
    def __init__(self, api_key):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key)
        self.system_prompt = {
            "role": "system",
            "content": "너는 DAVHAVE의 스마트 수석 AI 비서야. 답변은 간결하고 전문적으로 작성해 줘."
        }
        self.history = [self.system_prompt]

    def ask(self, user_text):
        """1. 일반 멀티턴 대화 수행"""
        self.history.append({"role": "user", "content": user_text})
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=self.history,
            temperature=0.4
        )
        
        reply = response.choices[0].message.content
        self.history.append({"role": "assistant", "content": reply})
        return reply

    def extract_tasks_json(self, document_text):
        """2. 업무 문서에서 할 일 목록을 JSON으로 자동 구조화 파싱"""
        prompt = f"다음 문서에서 핵심 작업 목록과 기한을 JSON으로 파싱해 줘:
{document_text}"
        
        res = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            response_format={"type": "json_object"},
            messages=[
                {"role": "system", "content": "JSON format: {"tasks": [{"task": "", "due": ""}]}"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ]
        )
        return json.loads(res.choices[0].message.content)

# 사용 테스트
assistant = EnterpriseAIAssistant(api_key="YOUR_API_KEY")
print(assistant.ask("안녕하세요! 오늘 마케팅 회의 준비를 도와주세요."))

2. 자주 묻는 질문 (Q&A)

Q. AI 비서를 서비스 서비스로 프로덕션 배포할 때 가장 중요한 고려 요소 3가지는? A. 1) API Key 보안 감추기 (환경변수/Secret 매니저), 2) **비동기 스트리밍(Streaming)**으로 답변 반응 시간 단축, 3) 토큰 비용 과금 모니터링입니다.