실습: 나의 첫 LLM API 호출

오늘의 목표: Python으로 LLM에게 제조 관련 질문을 해보자.

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Step 1: 환경 설정

# 가상환경 생성
python -m venv mfg-ai
source mfg-ai/bin/activate  # Mac/Linux
# mfg-ai\Scripts\activate  # Windows

# 필요 패키지 설치
pip install openai python-dotenv

Step 2: API 키 설정

# .env 파일 생성
echo "OPENAI_API_KEY=sk-여기에-실제-키-입력" > .env

# .gitignore에 추가 (필수!)
echo ".env" >> .gitignore

API 키 발급:

1. https://platform.openai.com 접속
2. API Keys 메뉴
3. "Create new secret key" 클릭
4. 키를 복사해서 .env에 저장

Step 3: 첫 번째 코드 작성

아래 코드를 first_llm.py로 저장하고 실행하세요.

Step 4: 3가지 제조 질문 테스트

코드를 실행한 후, 다음 질문들을 바꿔가며 테스트하세요:

1. "CNC 가공에서 채터링이 발생하는 원인은?"
2. "사출 성형에서 웰드라인을 줄이는 방법은?"
3. "PLC 래더 로직에서 자기유지회로란?"

각 질문의 응답 품질과 정확성을 직접 판단해보세요.

이 Python OpenAI API 호출 코드에서 API 키 미설정, 네트워크 타임아웃, Rate Limit 429 응답 각각에서 어떻게 동작하는지 확인할 수 있는 단위 테스트 케이스를 제안해줘. 제조 매뉴얼 Q&A 시나리오 기준으로 작성해줘.