내 Python 프로젝트에 OpenAI API를 활용하기 STEP.5

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우리는 PyMuPDF(텍스트 추출), OpenAI(요약), 그리고 Streamlit(웹 화면 구성) 라이브러리를 사용할 것입니다.

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Step 1: 필요한 도구 설치

먼저 터미널(Anaconda Prompt)에서 PDF를 읽고 웹 화면을 만들 라이브러리를 추가로 설치합니다.

Bash

 

pip install pymupdf streamlit

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Step 2: PDF 요약 프로그램 전체 코드

app.py라는 파일을 만들고 아래 코드를 작성하세요. 사용자가 PDF를 올리면 텍스트를 뽑아내어 GPT에게 요약을 요청하는 구조입니다.

Python

 

import streamlit as st
import fitz  # PyMuPDF
from openai import OpenAI

# 1. 클라이언트 설정 (환경 변수에 키가 저장되어 있어야 함)
client = OpenAI()

def extract_text_from_pdf(file):
    """PDF 파일에서 텍스트를 추출하는 함수"""
    doc = fitz.open(stream=file.read(), filetype="pdf")
    text = ""
    for page in doc:
        text += page.get_text()
    return text

# --- Streamlit 웹 UI 구성 ---
st.title("📄 AI 문서 요약기")
st.subheader("PDF 파일을 업로드하면 핵심 내용을 요약해 드립니다.")

uploaded_file = st.file_file_uploader("PDF 파일을 선택하세요", type="pdf")

if uploaded_file is not None:
    with st.spinner("텍스트 추출 및 요약 중..."):
        # 2. 텍스트 추출
        raw_text = extract_text_from_pdf(uploaded_file)
        
        # 3. OpenAI를 이용한 요약 요청
        # (텍스트가 너무 길면 잘라야 할 수 있습니다 - 기초 단계에선 앞부분만 사용)
        context = raw_text[:3000] 
        
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "당신은 요약 전문가입니다. 제공된 텍스트를 3문장 이내로 불렛포인트를 사용하여 요약해주세요."},
                {"role": "user", "content": f"다음 내용을 요약해줘:\n\n{context}"}
            ]
        )
        
        summary = response.choices[0].message.content
        
        # 4. 결과 출력
        st.success("요약 완료!")
        st.info(summary)

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Step 3: 프로그램 실행 방법

윈도우 터미널에서 해당 파일이 있는 폴더로 이동한 뒤, 아래 명령어를 입력합니다.

Bash

 

streamlit run app.py

잠시 후 브라우저가 자동으로 열리며, 여러분이 직접 만든 PDF 요약 웹사이트가 나타납니다!

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💡 프로젝트 고도화를 위한 팁

1. 긴 문서 처리: 위 코드에서는 텍스트가 너무 길면 앞의 3000자만 자르도록 되어 있습니다. 전체를 요약하고 싶다면 텍스트를 여러 덩어리(Chunk)로 나누어 각각 요약한 뒤 합치는 기술이 필요합니다.
2. 보안 설정: st.file_uploader를 통해 서버(로컬) 메모리에 임시 저장되므로, 작업이 끝나면 메모리에서 지워지도록 구성되어 있습니다.
3. UI 개선: st.sidebar를 사용해 요약의 길이나 언어(한글/영어)를 선택하는 옵션을 추가해 보세요.