AI 기반 패션 어시스턴트 개발 가이드 (Django 기반)

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• Django 기반 웹 개발자 및 AI 기능 통합에 관심 있는 개발자
• 난이도: 중급 (Django 기본 지식 및 API 연동 경험 필요)

핵심 요약

• Django 프레임워크를 사용한 AI 패션 어시스턴트 구축
• Clothing 모델로 의류 데이터 저장 및 관리
• WeatherAPI와 OpenAI-GPT 연동하여 날씨 기반 스타일링 추천
• API 설정 핵심 코드

```python

WEATHER_API_KEY = "your_weatherapi_key"

OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key"

```

• AI 스타일링 로직
• requests 라이브러리로 날씨 데이터 수집
• openai.OpenAI 클래스를 통해 GPT-4.1-mini 모델 활용

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 초기 설정

• django-admin startproject config . 명령어로 프로젝트 생성
• python manage.py runserver 실행 시 로켓 이미지 확인
• core 앱 생성 및 INSTALLED_APPS에 등록

2. 데이터 모델 정의

• Clothing 모델 생성 (의류 제목 저장)

```python

class Clothing(models.Model):

title = models.CharField(max_length=200)

```

• python manage.py makemigrations 및 migrate 명령어로 DB 업데이트

3. 어드민 인터페이스 구현

• Clothing 모델을 admin.site.register로 등록
• python manage.py createsuperuser로 관리자 계정 생성

4. 사용자 인터페이스 개발

• index.html 템플릿에서 의류 목록 표시
• POST 요청 처리로 새로운 의류 항목 추가
• clothing_detail 및 clothing_delete 뷰 구현

5. 날씨 및 AI 연동

• WeatherAPI 키 설정 및 요청 처리
• OpenAI API 키 설정 및 GPT 모델 활용

```python

response = client.responses.create(

model="gpt-4.1-mini",

input=f"Give a stylish outfit from: {clothes}. Weather: {weather['current']['temp_f']}°F, {weather['current']['condition']['text']}."

```

6. 템플릿 구조화

• base.html 템플릿 생성 및 확장
• index.html, stylist.html 등 각 페이지 템플릿 업데이트

결론

• 실무 적용 팁: Tailwind CSS 추가 및 UX 개선으로 UI/UX 품질 향상
• 구현 방법: Django 모델-뷰-템플릿 패턴을 기반으로 AI 기능 통합
• 예제: 날씨 데이터와 의류 목록을 입력하여 GPT-4.1-mini 모델로 스타일링 추천 생성