[OpenAI] OpenAI 를 활용한 챗봇 만들기 2 - DB에서 데이터 가져오기

류재성

Jun 30, 2024

[OpenAI] OpenAI 를 활용한 챗봇 만들기 2 - DB에서 데이터 가져오기

Contents

1. 테이블 생성 2. 데이터 불러오기 3. 데이터가 여러 건일 때

[OpenAI] OpenAI 를 활용한 챗봇 만들기 1 - 채팅하기 - {CODE-RYU};

SPIRNG

https://inblog.ai/coderyu1/openai-openai-를-활용한-챗봇-만들기-1-23203?traffic_type=internal

이전 블로그에 이어 시작한다.

1. 테이블 생성


package org.example.chatai.user;


import jakarta.persistence.*;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@NoArgsConstructor
@Table(name = "user_tb")
@Entity
public class User {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private String name;
    private String info;

}

간단한 회원 테이블을 만든다.


package org.example.chatai.user;

import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
}

데이터를 불러오기 위해 레파지토리도 만든다.


INSERT INTO user_tb (name, info) VALUES ('Alice', 'Alice info');
INSERT INTO user_tb (name, info) VALUES ('Bob', 'Bob info');

더미 데이터를 추가한다.

2. 데이터 불러오기

ChatController


package org.example.chatai.chat;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.MessageMapping;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.Payload;
import org.springframework.messaging.simp.SimpMessageHeaderAccessor;
import org.springframework.stereotype.Controller;

@RequiredArgsConstructor
@Controller
public class ChatController {

    private final ChatService chatService;


    @MessageMapping("/chat.sendMessage")
    public void sendMessage(@Payload ChatRequest.ChatMessageDTO requestDTO) {
        chatService.processMessage(requestDTO);
    }

    @MessageMapping("/chat.addUser")
    public void addUser(@Payload ChatRequest.ChatMessageDTO chatMessage, SimpMessageHeaderAccessor headerAccessor) {
        headerAccessor.getSessionAttributes().put("username", chatMessage.getSender());
    }
}

사용자가 메세지를 보내면 컨트롤러가 서비스의 processMessage() 를 호출한다.

ChatService


package org.example.chatai.chat;

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.example.chatai.OpenAI.OpenAIService;
import org.example.chatai.user.User;
import org.example.chatai.user.UserRepository;
import org.springframework.messaging.simp.SimpMessagingTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

@RequiredArgsConstructor
@Service
public class ChatService {

    private final SimpMessagingTemplate messagingTemplate;
    private final OpenAIService openAIService;
    private final UserRepository userRepository;

    public void processMessage(ChatRequest.ChatMessageDTO message) {
        String userMessage = message.getContent();

        // DB에서 모든 사용자 조회
        List<User> users = userRepository.findAll();
        String userInfo = users.stream()
                .map(User::getName)
                .collect(Collectors.joining(", "));

        // OpenAI API 요청
        String prompt = userMessage + "\nCurrent users in DB: " + userInfo;
        String aiResponse = openAIService.askOpenAI(prompt);

        // 응답 메시지 생성 및 전송
        ChatRequest.ChatMessageDTO aiMessage = new ChatRequest.ChatMessageDTO();
        aiMessage.setContent(aiResponse);
        aiMessage.setSender("AI");

        messagingTemplate.convertAndSend("/topic/messages", aiMessage);
    }
}

서비스 레이어가 호출되면 회원 정보를 레파지토리에서 불러온다.

💡

userMessage 는 사용자가 입력한 메세지이다. 여기에 DB에서 조회된 데이터 userInfo를 사용자가 입력한 메세지에 포함시켜 API 로 요청보낸다.

DB에 있는 데이터 정보를 챗봇을 통해 알 수 있다.

3. 데이터가 여러 건일 때

💡

샘플링 코드는 name 만 가져왔지만 프로젝트에 적용할 때는 데이터가 여러건이라 데이터를 받을 DTO를 만들었다.

song/SongResponse


    @Data
    public static class AIChatDTO{
        private Integer songId;
        private String songTitle;
        private String genre;
        private String artistName;
        private String albumTitle;
        private Long listenCount;

        public AIChatDTO(Song song) {
            this.songId = song.getId();
            this.songTitle = song.getTitle();
            this.genre = song.getGenre();
            this.artistName = song.getArtist().getName();
            this.albumTitle = song.getAlbum().getTitle();
            this.listenCount = song.getListenCount();
        }
    }

필요한 데이터를 담을 DTO를 만든다.


package org.example.projectspringfalling.song;

import org.example.projectspringfalling.admin.AdminResponse;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.query.Param;

import java.util.List;
import java.util.Optional;

public interface SongRepository extends JpaRepository<Song, Integer> {

    @Query("select s,ar,al from Song s join fetch s.album al join fetch s.artist ar")
    List<Song> findByJoinAlbumAndArtist();
}

필요한 데이터를 조회한다.

ChatService


package org.example.projectspringfalling.ai.chat;

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.example.projectspringfalling.ai.OpenAI.OpenAIService;
import org.example.projectspringfalling.album.AlbumRepository;
import org.example.projectspringfalling.artist.ArtistRepository;
import org.example.projectspringfalling.playlist.PlaylistRepository;
import org.example.projectspringfalling.song.Song;
import org.example.projectspringfalling.song.SongRepository;
import org.example.projectspringfalling.song.SongResponse;
import org.springframework.messaging.simp.SimpMessagingTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;
import java.util.regex.Pattern;
import java.util.stream.Collectors;

import static org.example.projectspringfalling._core.utils.ChatLinkUtil.addSongLinks;


@RequiredArgsConstructor
@Service
public class ChatService {

    private final SimpMessagingTemplate messagingTemplate;
    private final OpenAIService openAIService;
    private final SongRepository songRepository;
    private final AlbumRepository albumRepository;
    private final ArtistRepository artistRepository;
    private final PlaylistRepository playlistRepository;

    public void processMessage(ChatRequest.ChatMessageDTO message) {
        String userMessage = message.getContent();

        // DB에서 모든 사용자 조회
        List<Song> songs = songRepository.findByJoinAlbumAndArtist();
        String songInfo = songs.stream()
                .map(song -> new SongResponse.AIChatDTO(song))
                .map(aiChatDTO -> aiChatDTO.toString()) // AIChatDTO를 문자열로 변환
                .collect(Collectors.joining("; "));

        // OpenAI API 요청
        String prompt = userMessage + "\nCurrent songs in DB: " + songInfo;
        String aiResponse = openAIService.askOpenAI(prompt);
        
        // 노래 제목을 링크로 변환
        String responseWithLinks = addSongLinks(aiResponse, songs);

        // 응답 메시지 생성 및 전송
        ChatResponse.ChatMessageDTO aiMessage = new ChatResponse.ChatMessageDTO(responseWithLinks);

        messagingTemplate.convertAndSend("/topic/messages", aiMessage);
    }

}