2024년 10월 25일 금요일

ChatGPT와 구글 시트로 자동화 뉴스레터 만들기

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ChatGPT와 구글 시트로 자동화 뉴스레터 만들기: 쉽고 빠른 가이드

뉴스레터 제작은 정보 제공과 커뮤니케이션을 위한 훌륭한 도구입니다. 특히 최신 기술을 활용하면 뉴스레터 작성과 발송 과정도 훨씬 자동화할 수 있습니다. 이번 글에서는 ChatGPT와 구글 시트를 활용해 자동화된 뉴스레터를 만드는 방법을 소개합니다. 이 과정에서는 OpenAI API와 네이버 뉴스 API를 활용해 기사 수집부터 이메일 발송까지를 모두 자동화합니다.

1. 준비물과 사전 작업

뉴스레터를 자동화하려면 세 가지 준비물이 필요합니다:

  1. OpenAI API 키: ChatGPT를 통해 뉴스 요약과 뉴스레터 생성을 위해 필요합니다.
  2. 네이버 뉴스 API 키: 특정 키워드로 최신 기사를 수집하기 위해 사용됩니다.
  3. 구글 계정: 구글 시트와 앱 스크립트를 이용한 자동화를 위해 필요합니다.

구글 시트 설정하기

  1. 구글 시트에서 제공된 사본 링크를 이용해 시트 복사본을 만듭니다.
  2. 구글 시트 내 **‘확장 프로그램’ > ‘Apps Script’**로 이동해 코드를 편집합니다.

2. 구글 시트와 앱 스크립트 활용법

앱 스크립트란?

구글 시트의 **앱 스크립트(Google Apps Script)**는 엑셀의 매크로와 유사한 도구입니다. 이를 통해 구글 시트의 작업을 자동화할 수 있으며, 다양한 API와 연동해 코드 실행 및 트리거 설정이 가능합니다.

  1. 코드 작성과 실행:
    • 앱 스크립트에서는 이미 작성된 코드를 불러와 네이버 뉴스 API로 최신 기사를 가져옵니다.
    • ChatGPT API를 이용해 수집된 기사를 요약하고, 이를 뉴스레터 형태로 재구성합니다.

3. 주요 코드와 로직 설명

1) 네이버 뉴스 API 활용

네이버 뉴스 API를 이용해 원하는 키워드와 기사 수를 지정하면 해당 뉴스 목록을 가져올 수 있습니다.

javascript
functiongetNaverNews(keyword, count) { // 네이버 뉴스 API 호출 로직 }
  • 입력값: 키워드와 뉴스 개수
  • 출력값: 기사 제목, URL, 요약 본문

2) ChatGPT API 활용

ChatGPT를 이용해 뉴스 요약과 뉴스레터 작성을 자동화합니다. HTML 형식을 사용해 뉴스레터의 가독성과 디자인을 개선합니다.

javascript
functiongenerateNewsletter(prompt, newsContent) { // OpenAI API 호출 로직 }
  • 프롬프트 설정: "다섯 개의 핵심 뉴스를 선택하고 뉴스레터 형태로 만들어줘."
  • HTML 형태의 출력물: 이메일 발송 시 더 보기 좋게 렌더링됩니다.

4. 자동화된 이메일 발송

이메일 발송 로직

구글 시트에서 제공되는 메일 함수를 활용해 뉴스레터를 지정된 이메일로 발송합니다.

javascript
functionsendEmail(subject, body, recipient) { MailApp.sendEmail({ to: recipient, subject: subject, htmlBody: body, }); }
  • 이메일 제목과 본문을 설정해 자동 발송합니다.
  • HTML 형식을 사용해 뉴스레터를 더 보기 좋게 구성합니다.

5. 트리거 설정으로 완전 자동화

구글 시트에서는 **트리거(Trigger)**를 이용해 정해진 시간에 자동으로 뉴스레터를 발송할 수 있습니다.

  1. 트리거 설정:

    • 구글 시트의 Apps Script에서 ‘트리거 추가’를 선택합니다.
    • 매주 월요일 오전 9시에 뉴스레터가 자동 발송되도록 설정합니다.

  2. 자동 실행:

    • 트리거를 통해 매주 자동으로 API 호출과 이메일 발송이 실행됩니다.

6. 구글 시트 내에서 뉴스레터 관리

뉴스레터 내용을 구글 시트 UI에서 직접 관리할 수 있습니다. 시트 내에서 키워드, 뉴스 개수, 이메일 수신자를 수정하면 새로운 정보가 자동으로 반영됩니다.

  • 키워드 입력: 원하는 주제의 뉴스를 검색합니다.
  • 뉴스 개수 설정: 뉴스레터에 포함할 기사 수를 지정합니다.
  • 이메일 수신자 관리: 여러 이메일 주소로 동시에 발송할 수 있습니다.

7. 자동화 뉴스레터의 장점

  1. 시간 절약: 매번 직접 작성할 필요 없이 자동으로 생성됩니다.
  2. 최신 정보 제공: 네이버 뉴스 API로 실시간 뉴스를 반영합니다.
  3. 개인화 가능: 뉴스레터의 프롬프트와 형식을 자유롭게 설정할 수 있습니다.
  4. 유연한 관리: 구글 시트에서 모든 작업을 편리하게 관리할 수 있습니다.

8. 결론: ChatGPT와 구글 시트로 뉴스레터 자동화하기

ChatGPT와 구글 시트를 활용한 뉴스레터 자동화는 시간과 노력을 절약하면서도 효율적이고 전문적인 뉴스레터를 만들 수 있는 훌륭한 방법입니다. 네이버 뉴스 API를 통해 최신 뉴스를 수집하고, ChatGPT의 강력한 언어 모델을 활용해 가독성 높은 뉴스레터를 작성해보세요. 구글 시트의 앱 스크립트와 트리거 기능을 이용하면 정해진 시간에 자동 발송되므로 매번 수동으로 작업할 필요도 없습니다.

이제 자동화된 뉴스레터를 통해 보다 스마트한 커뮤니케이션을 경험해 보세요!

키워드: ChatGPT, 구글 시트, 뉴스레터 자동화, OpenAI API, 네이버 뉴스 API, 이메일 발송, 앱 스크립트, 트리거 설정, HTML 뉴스레터, 자동화 시스템

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2024년 10월 24일 목요일

구글, AI 생성 텍스트 감지 및 워터마킹 기술 '신스ID 텍스트' 출시

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구글, AI 생성 텍스트 감지 및 워터마킹 기술 '신스ID 텍스트' 출시

키워드: 구글 신스ID 텍스트, AI 생성 텍스트 감지, 워터마킹 기술, 책임감 있는 AI, 대형언어모델(LLM)


1. 신스ID 텍스트: AI 생성 콘텐츠 식별을 위한 새로운 솔루션

구글 딥마인드가 AI 생성 텍스트를 감지하고 워터마크를 삽입하는 ‘신스ID 텍스트(SynthID Text)’를 오픈소스로 공개했습니다. 이 기술은 기존에 이미지에 삽입되던 워터마크 기능을 텍스트로 확장한 것으로, 구글의 책임감 있는 생성 AI 툴킷과 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 다운로드할 수 있습니다.

2. 워터마킹 기술의 원리와 특징

‘신스ID 텍스트’는 대형언어모델(LLM)이 텍스트를 예측하는 방식을 기반으로 작동합니다. AI는 텍스트를 생성할 때 토큰(token) 단위로 나눠 다음에 나올 단어의 확률을 계산합니다. 이 기술은 AI가 각 토큰의 선택 점수 패턴을 조정해 텍스트에 보이지 않는 워터마크를 삽입합니다.

  • 특징:
    • 품질 및 속도 유지: 워터마킹이 텍스트의 품질이나 정확성을 저하시키지 않음
    • 보이지 않는 워터마크: 인간이 식별할 수 없지만 AI 도구가 검출 가능

3. 기술적 한계와 적용상의 문제점

구글은 이 기술이 짧은 텍스트나 번역된 텍스트에서는 효과적으로 작동하지 않는 한계가 있다고 설명했습니다. 또한 사실적 프롬프트에 대한 응답에서는 워터마크를 적용하기 어려운 경우도 존재합니다. 이는 워터마크 적용이 텍스트의 정확도를 해치지 않아야 하기 때문입니다.

4. 책임감 있는 AI 활용 촉진

구글 딥마인드의 AI 연구 부사장 푸쉬밋 콜리는 이번 신스ID 텍스트가 AI 개발자들이 생성된 텍스트를 쉽게 식별하고 관리할 수 있도록 도울 것이라고 강조했습니다. 이로써 책임감 있는 AI 사용이 더 쉽게 실현될 전망입니다.

5. 기대 효과와 향후 전망

  • AI 신뢰성 향상: 생성 텍스트를 명확히 구분하여 정보의 출처를 명확하게 파악 가능
  • 콘텐츠 검증 강화: 허위 정보와 오남용 방지에 기여
  • 오픈소스 접근성: 많은 개발자와 기업이 이 기술을 무료로 활용하여 책임감 있는 AI를 도입할 수 있음

결론

‘신스ID 텍스트’는 AI가 생성한 텍스트를 감지하고, 텍스트의 품질을 유지하면서도 보이지 않는 워터마크를 삽입하는 기술입니다. 이 기술은 AI 생성 콘텐츠의 투명성을 강화하고, 책임 있는 AI 사용을 촉진하는 중요한 도구가 될 것입니다. 향후 구글과 허깅페이스의 협업을 통해 더 많은 개발자들이 이 기술을 적용하고 활용할 것으로 기대됩니다.

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2024년 10월 23일 수요일

GitHub와 Streamlit을 통한 프로젝트 배포 절차: 친밀한 안내

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GitHub와 Streamlit을 통한 프로젝트 배포 절차: 친밀한 안내

아래는 GitHub와 Streamlit Cloud를 통해 프로젝트를 배포하는 과정을 하나하나 짚어 나가는 친밀한 절차입니다. 모든 단계를 차근차근 진행하면서, 막히는 부분이 있으면 언제든 토론할 수 있습니다.

1. GitHub에 리포지토리 생성 및 프로젝트 업로드

1-1. GitHub에서 리포지토리 생성

  1. GitHub에 로그인 후 New Repository 버튼을 클릭합니다.
  2. 프로젝트 이름과 설명을 작성합니다.
  3. 공개(Public) 또는 비공개(Private) 옵션을 선택합니다.
  4. Create Repository를 눌러 리포지토리를 생성합니다.

1-2. 로컬 프로젝트를 GitHub에 푸시

터미널 또는 명령 프롬프트에서 아래 명령어를 순차적으로 입력합니다:

bash

# 로컬 프로젝트 폴더로 이동
cd [프로젝트 폴더 경로]

# Git 초기화
git init

# 모든 파일 추가 및 커밋
git add .
git commit -m "Initial commit"

# GitHub 리포지토리와 연결
git branch -M main
git remote add origin https://github.com/your-username/your-repository.git

# GitHub에 프로젝트 푸시
git push -u origin main

2. Streamlit Cloud에서 프로젝트 배포

2-1. Streamlit Cloud에 로그인 및 GitHub 연동

  1. Streamlit Cloud에 접속해 GitHub 계정과 연동합니다.
  2. New App 버튼을 클릭합니다.

2-2. 배포할 리포지토리 및 애플리케이션 파일 선택

  1. GitHub 리포지토리를 선택합니다.
  2. 메인 애플리케이션 파일(app.py)을 지정합니다.
  3. 필요 시 환경 변수와 비밀 키를 설정합니다.

2-3. 앱 배포 실행

  1. Deploy 버튼을 클릭합니다.
  2. 배포가 완료되면 애플리케이션 URL이 생성됩니다.
  3. URL을 통해 웹 애플리케이션에 접속할 수 있습니다.

3. GitHub에 코드 업데이트 및 자동 배포

  1. 애플리케이션을 수정한 후 아래 명령어로 GitHub에 푸시합니다:
bash
git add .
git commit -m "Update project"
git push origin main
  1. Streamlit Cloud가 자동으로 최신 버전으로 업데이트합니다.

4. 문제 발생 시 해결 방법

  • GitHub 푸시 오류: GitHub에 이미 같은 이름의 브랜치가 있을 경우, --force 옵션을 사용합니다.
    bash

    git push -u origin main --force
  • Streamlit 빌드 실패: requirements.txt 파일에 누락된 라이브러리가 없는지 확인합니다.
  • API 키 누락: 환경 변수 설정이 필요한 경우, Streamlit Cloud 대시보드에서 설정합니다.

5. 추가 기능 및 개선점

  • Heroku와 같은 다른 배포 플랫폼과 연동하여 다양한 배포 옵션 제공.
  • API 호출 시간제한이 있을 경우, 주기적인 데이터 캐싱 구현.

결론

이 절차를 따르며 애플리케이션을 배포하는 과정에서 막히는 부분이 있다면 언제든지 질문해 주세요. 한 걸음씩 진행하면서 GitHub와 Streamlit Cloud의 강력한 배포 기능을 활용해 성공적인 프로젝트를 완성할 수 있습니다.

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GitHub를 통한 프로젝트 배포 절차 (Streamlit과 같은 웹 앱 배포를 중심으로)

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GitHub를 통한 프로젝트 배포 절차 (Streamlit과 같은 웹 앱 배포를 중심으로)

배포하려는 프로젝트가 GitHub에 호스팅된 상태라면, 해당 프로젝트를 사용자가 직접 접근하고 사용할 수 있도록 배포 플랫폼과 연동해야 합니다. 이 절차를 통해, GitHub에서 소스 코드가 관리되고, Streamlit Cloud 또는 다른 배포 플랫폼에서 최종 사용자가 접근할 수 있게 됩니다. 아래는 GitHub에서 프로젝트를 배포하기 위한 구체적인 절차입니다.

1. GitHub 리포지토리에 프로젝트 업로드

1-1. 리포지토리 생성

  1. GitHub에서 로그인 후 New Repository 버튼을 클릭합니다.
  2. 프로젝트 이름과 설명을 입력합니다.
  3. Public(공개) 또는 Private(비공개)로 설정합니다.
  4. Create Repository를 클릭합니다.

1-2. 로컬 프로젝트를 GitHub에 업로드

bash코드 복사
# 로컬에서 Git 초기화
git init

# 모든 파일 추가 및 커밋
git add .
git commit -m "Initial commit"

# GitHub 리포지토리와 연동
git branch -M main
git remote add origin https://github.com/your-username/your-repository.git

# GitHub로 푸시
git push -u origin main

2. Streamlit Cloud를 통한 배포

Streamlit 애플리케이션은 GitHub와 연동해 간단하게 배포할 수 있습니다.

2-1. Streamlit Cloud에 로그인 및 GitHub 연동

  1. Streamlit Cloud에 접속해 GitHub 계정과 연동합니다.
  2. New App 버튼을 클릭합니다.

2-2. GitHub 리포지토리 선택 및 배포 설정

  1. 배포할 GitHub 리포지토리를 선택합니다.
  2. 배포할 애플리케이션 파일(예: app.py)을 지정합니다.
  3. 필요하다면 환경 변수나 비밀 키를 설정합니다.

2-3. 배포 실행

  1. Deploy 버튼을 클릭하면 Streamlit Cloud에서 애플리케이션을 빌드합니다.
  2. 배포가 완료되면 URL이 제공되며, 이 링크를 통해 사용자가 웹 애플리케이션에 접속할 수 있습니다.

3. GitHub에 코드 업데이트 시 배포 자동화

  1. 애플리케이션을 수정한 후, GitHub에 다시 푸시합니다:
    bash코드 복사
    git add .
git commit -m "Update application"
git push origin main
  2. GitHub에 변경 사항이 반영되면, Streamlit Cloud가 자동으로 최신 버전으로 업데이트합니다.

4. 배포 후 테스트 및 유지보수

  1. 배포된 앱에서 기능이 정상 작동하는지 테스트합니다.
  2. 필요하다면 사용자 피드백을 반영해 업데이트를 진행합니다.
  3. Streamlit Cloud 대시보드에서 로그 및 성능 데이터를 확인합니다.

5. 프로젝트 배포 관련 추가 옵션

  • Heroku: Heroku와 GitHub를 연동해 Flask, Django와 같은 프레임워크 기반 웹 애플리케이션 배포 가능.
  • GitHub Pages: 정적 웹사이트를 배포하는 데 유용합니다.
  • AWS, GCP: 대규모 애플리케이션 배포 시 활용.

결론
GitHub에 프로젝트를 업로드한 후, Streamlit Cloud와 같은 플랫폼과 연동해 배포하면 최종 사용자가 쉽게 웹 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 코드가 변경될 때마다 자동으로 배포를 갱신할 수 있어 유지보수도 편리합니다.

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배포의 의미

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배포의 의미

배포는 개발 환경에서 실행되던 애플리케이션을 실제 운영 환경에 올려 최종 사용자가 접근할 수 있게 만드는 단계입니다. 예를 들어, Streamlit Cloud, Heroku, AWS, 또는 GitHub Pages 등을 통해 웹 애플리케이션이 배포되면, 사용자는 특정 URL을 통해 애플리케이션에 접속할 수 있습니다.

GitHub를 통한 배포와 End User 사용

  1. GitHub 리포지토리에 소스 코드를 업로드하고, 이 코드를 배포 가능한 상태로 구성합니다.
  2. GitHub에 있는 프로젝트는 Streamlit Cloud나 Heroku와 같은 배포 플랫폼과 연동되어, 웹 애플리케이션으로 변환될 수 있습니다.
  3. 배포된 애플리케이션은 사용자가 웹 브라우저에서 직접 접근해 사용할 수 있는 형태가 됩니다. 예를 들어:

End User가 사용하는 예시

  • 실시간 데이터 분석: 사용자가 웹 앱에 접속해 실시간 데이터를 입력하고 결과를 바로 확인할 수 있습니다.
  • 머신러닝 예측 모델: 배포된 애플리케이션에서 사용자가 데이터를 입력하면 머신러닝 모델이 예측 결과를 제공합니다.
  • 대화형 대시보드: 사용자가 다양한 필터를 조작해 데이터를 시각화하고 인사이트를 도출할 수 있습니다.

결론

따라서 배포된 프로젝트는 개발자와 사용자의 연결 지점이 되며, 최종 사용자가 애플리케이션을 직접 사용해 실질적인 가치를 얻을 수 있습니다. GitHub와 Streamlit Cloud 같은 배포 플랫폼을 통해, 개발자는 간단한 방법으로 애플리케이션을 대중에게 공개하고, 사용자는 추가적인 설치나 복잡한 설정 없이 웹 브라우저에서 즉시 접근할 수 있습니다.

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Streamlit 프로젝트를 GitHub에 업로드하고 배포하는 방법

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Streamlit 프로젝트를 GitHub에 업로드하고 배포하는 방법

Streamlit 프로젝트를 GitHub과 연동하여 쉽게 코드 관리 및 배포할 수 있습니다. 이 과정을 통해 협업 및 클라우드 배포를 간편하게 처리할 수 있습니다.

1. GitHub에 프로젝트 업로드

  1. GitHub에 리포지토리 생성:

    • GitHub에서 새 리포지토리를 만듭니다.
    • 프로젝트 이름과 설명을 입력하고, 공개(Public) 또는 비공개(Private)로 설정합니다.

  2. 로컬 프로젝트와 GitHub 연결: 로컬에서 작성한 프로젝트를 GitHub에 업로드하기 위해 다음 명령어를 사용합니다.

    bash코드 복사
    cd [프로젝트 폴더 경로]  # 프로젝트 폴더로 이동
    git init                  # Git 초기화
    git add .                 # 모든 파일 추가
    git commit -m "Initial commit"  # 커밋 메시지 작성
    git branch -M main         # 브랜치 이름 설정 (main)
    git remote add origin https://github.com/[사용자명]/[리포지토리명].git  # 원격 저장소 추가
    git push -u origin main    # GitHub로 푸시

2. Streamlit Cloud에 배포하기

  1. Streamlit Cloud에 로그인:

  2. 새 앱 배포:

    • Streamlit Cloud 대시보드에서 **"New App"**을 클릭합니다.
    • GitHub에서 배포할 리포지토리를 선택합니다.

  3. 배포 설정:

    • Streamlit 앱 파일(app.py)을 지정합니다.
    • 배포 버튼을 클릭하면 몇 초 내에 애플리케이션이 배포됩니다.

  4. 배포된 앱 사용:

    • 배포가 완료되면 URL이 제공되며, 이 링크를 통해 누구나 애플리케이션에 접속할 수 있습니다.

3. GitHub 업데이트 및 유지보수

  1. 프로젝트 코드 수정 후 GitHub에 푸시:

    bash코드 복사
    git add .
    git commit -m "Update project"
    git push origin main

  2. Streamlit Cloud 자동 업데이트:

    • GitHub에 변경 사항을 푸시하면, Streamlit Cloud가 자동으로 배포를 갱신합니다.

4. 코드 예시 업로드 (Streamlit 프로젝트)

plaintext코드 복사
trend_project/ 
│ 
├── app.py # 메인 애플리케이션 코드 
├── requirements.txt # 필요한 라이브러리 목록 
└── README.md # 프로젝트 설명 파일

requirements.txt에 Streamlit과 필요한 라이브러리를 명시합니다:


streamlit
pytrends
pandas
matplotlib

이제 Streamlit 프로젝트를 GitHub에 업로드하고, Streamlit Cloud를 통해 배포하면, 언제 어디서든 프로젝트를 실행하고 사용자와 공유할 수 있습니다.

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