GenAI와 Google Photos API를 활용한 개인 맞춤형 음식 트래커 구축 가이드

핵심 기술: GenAI 플랫폼(OpenAI GPT-4 Vision API)과 Google Photos API를 연동하여 개인 사진 라이브러리에서 음식 사진을 분석하고, 영양 정보(칼로리, 단백질, 탄수화물, 지방 등)를 추출하는 개인 맞춤형 음식 트래커를 구축하는 방법을 설명합니다.

기술적 세부사항:
* 구현 아키텍처: Python 애플리케이션, Google Photos API, OpenAI API의 세 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다.
* Google Photos API 연동:
* OAuth 2.0 인증을 통한 보안 접속 구현.
* "food" 태그가 포함된 특정 날짜의 사진 검색 기능.
* 분석을 위한 이미지 콘텐츠 다운로드.
* google-auth-oauthlib 및 google-api-python-client 라이브러리 활용.
* OpenAI API (GPT-4 Vision) 활용:
* 이미지 내 음식 메뉴 이름 식별.
* 칼로리, 단백질, 탄수화물, 지방, 섬유질 등 영양 성분 추정.
* 건강 점수 및 가공 정도 평가, 식사 구성 요소 분해.
* pydantic을 이용한 구조화된 출력(Structured Output) 데이터 모델 정의 (FoodAnalysis, FoodAnalysisResponse).
* 이미지 처리: requests를 이용한 이미지 다운로드, base64 인코딩.
* 데이터 저장: 직렬화/역직렬화를 위한 pickle 모듈 사용 (개발 및 프로토타이핑 목적).

개발 임팩트:
* 개인의 식단 패턴에 대한 깊이 있는 이해와 기록을 통해 건강한 식습관 형성 지원.
* 반복적인 수기 입력의 번거로움 해소 및 자동화.
* AI 기반의 음식 분석 기능을 개인 프로젝트에 통합하는 실질적인 경험 습득.

커뮤니티 반응:
* 소스 코드는 GitHub에서 제공됨을 명시하며, 개발 커뮤니티의 참여를 유도합니다.
* Google Photos API의 변경 사항(2025년 3월 31일 이후 제한)에 대한 안내를 포함하여, 현재 및 미래의 개발 환경 변화에 대한 고려를 제시합니다.