AI GPT-4 Vision과 Streamlit을 활용한 72시간 영수증 분석 앱 프로토타이핑

핵심 기술: 이 콘텐츠는 OpenAI의 GPT-4 Vision API와 Python 기반의 Streamlit 프레임워크를 사용하여 주말 72시간 안에 영수증 사진을 구조화된 데이터와 소비 인사이트로 변환하는 프로덕션 레디(production-ready) 앱을 구축하는 과정을 상세히 다룹니다.

기술적 세부사항:
* 프론트엔드: Streamlit을 활용하여 신속한 프로토타이핑 및 사용자 인터페이스 구현.
* 이미지 처리: PIL (Pillow) 라이브러리를 사용하여 이미지 핸들링.
* AI 모델: GPT-4 Vision API를 사용하여 영수증 이미지 분석 및 데이터 추출. 명확한 JSON 응답을 위한 프롬프트 엔지니어링 전략 공유 (정확도 90%+).
* 데이터 저장: JSON 및 세션 스토리지 활용.
* 배포: Streamlit Cloud를 통한 간편하고 빠른 배포.
* 핵심 로직: processor.py 파일 내 analyze_receipt 함수에서 이미지 품질 체크, GPT-4 Vision API 호출, JSON 파싱 로직 구현.
* 이미지 품질 검사: 해상도, 파일 크기, 종횡비 등을 기반으로 이미지 품질을 평가하고 사용자에게 피드백 제공하는 check_image_quality 함수 구현.
* 상태 관리: Streamlit의 세션 스테이트(st.session_state)를 활용하여 사용자 통계(총 지출, 평균 지출 등) 관리.

개발 임팩트:
* 수동 영수증 처리 대비 95% 이상의 시간 단축 효과.
* 아이디어 구상부터 프로덕션 배포까지 3일 만에 완료하는 신속한 AI 프로토타이핑 능력 입증.
* 향후 엔터프라이즈 기능을 위한 확장 가능한 아키텍처 기반 마련.

커뮤니티 반응: 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, GitHub 링크와 라이브 데모를 제공하여 실제 사용 및 검증을 유도하고 있음.

톤앤매너: 개발자의 언어로, 실제 개발 과정을 솔직하게 공유하며 실질적인 기술적 인사이트와 교훈을 전달하는 전문적이고 실용적인 톤 유지.