자체 음식 추적기 개발: OpenAI 플랫폼 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

앱 개발

대상자

- Python 및 API 개발자

- Google Photos 및 OpenAI API 연동이 필요한 앱 개발자

- 중급 이상의 프로그래밍 지식을 가진 개발자

핵심 요약

• Google Photos API와 OpenAI GPT-4 Vision API 연동을 통해 자동 음식 분석 기능 구현
• OAuth 2.0 인증 프로세스를 통해 보안된 사진 접근성 확보
• FoodAnalysis 데이터 모델을 활용한 구조화된 AI 응답 처리

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• 음식 추적의 주요 이점: 영양 균형, 섭취량 관리, 장기적 식단 패턴 분석
• OpenAI 플랫폼 활용 시 프로젝트 아키텍처: Python 앱 → Google Photos API → OpenAI API

2. Google Photos API 설정

• OAuth 2.0 인증을 위한 InstalledAppFlow 사용
• token.pickle 파일에 인증 정보 저장
• google_authenticate() 함수로 기존 토큰 재사용

3. 이미지 검색 및 처리

• photoslibrary API를 통해 "food" 태그 및 날짜 필터 적용
• google_search_photos() 함수로 사진 검색 및 반환
• requests 및 base64 모듈을 활용한 이미지 다운로드 및 인코딩

4. OpenAI API 연동

• GPT-4 Vision API로 이미지 분석: 요리명, 영양소 추정, 건강 점수 평가
• FoodAnalysis Pydantic 모델을 통한 구조화된 응답 처리

결론

• 프로토타입 개발 시 token.pickle 방식 사용, 프로덕션 환경에서는 보안 강화 필요
• GitHub 저장소에서 전체 소스 코드 확인 가능 (예: google_photos_init.py)
• AI 응답 구조화를 위해 pydantic.BaseModel 사용 권장