Django 기반 AI 날씨 기반 패션 어시스턴트 구축 가이드

핵심 기술

이 튜토리얼은 Django 웹 프레임워크를 사용하여 개인 옷장을 관리하고, WeatherAPI를 통해 실시간 날씨 데이터를 가져와 OpenAI의 GPT 모델을 활용하여 사용자에게 최적의 패션 스타일링을 제안하는 AI 기반 애플리케이션 구축 방법을 단계별로 안내합니다.

기술적 세부사항

• 프로젝트 설정: 가상 환경 설정 (venv), Django 프로젝트 및 앱 생성, 필수 패키지 설치 (django, requests, openai).
• 모델링: Clothing 모델을 정의하여 사용자의 옷 아이템을 저장하고, Django ORM을 통해 데이터베이스 관리.
• Django Admin: Clothing 모델을 Django Admin에 등록하여 관리자 인터페이스에서 의류 항목 CRUD 작업 수행.
• API 연동:
  • WeatherAPI: 현재 위치의 날씨 정보를 가져오기 위해 API 키를 사용하여 requests 라이브러리로 연동.
  • OpenAI: openai 라이브러리를 사용하여 사용자의 옷 목록과 날씨 정보를 기반으로 스타일리시한 의상 추천 생성.
• 뷰 및 URL 설정:
  • 옷장 관리 기능을 위한 index 뷰 및 closet/ URL 패턴 정의.
  • 개별 의류 상세 조회 및 삭제 기능을 위한 clothing_detail, clothing_delete 뷰 및 관련 URL 패턴.
  • 스타일리스트 기능을 위한 stylist 뷰 및 루트 URL (/) 설정.
• 템플릿: Django 템플릿 엔진을 사용하여 동적인 사용자 인터페이스 구성 및 데이터 렌더링.
• API 키 관리: settings.py 파일에 WeatherAPI 및 OpenAI API 키를 안전하게 저장하고 접근.
• 기본 레이아웃: base.html 템플릿을 생성하여 여러 페이지에 공통 레이아웃 적용 및 콘텐츠 블록 활용.

개발 임팩트

• 사용자는 자신의 옷장을 디지털화하고 개인 맞춤형 패션 조언을 받을 수 있습니다.
• 개발자는 Django를 활용한 풀 스택 개발, 외부 API 통합, 그리고 AI 모델 연동 경험을 쌓을 수 있습니다.
• 기능 구현뿐만 아니라 기본 레이아웃을 통한 UI/UX 개선의 중요성을 배울 수 있습니다.

커뮤니티 반응

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