제미나이를 활용한 운동 추천

GPT를 이용해 개요를 만들어보자

데이터 입력 - 처리 - AI - 출력 순서로 개발하면 된다고 한다.

import google.generativeai as genai
import json

genai.configure(api_key="your api key")

model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

제미나이는 무료로 API를 제공하고 있기 때문에, 부담없이 쉽게 활용할 수 있다.

심지어 코드도 복잡하지 않아서, 교양 수준의 파이썬 지식이면 누구나 사용가능하다.

(개인적으로 ChatGPT보다 제미나이 api가 사용하기 편한듯)

response = model.generate_content("간단한 인삿말을 생성해줘.")
for chunk in response:
    print(chunk.text, end='', flush=True)

이렇게 코드를 입력하고 실행하면 생성된 답변을 얻을 수 있다.

prompt = (
    f"나이 {age}세, 몸무게 {weight}kg, 골격근량 {muscle_mass}kg, 체지방량 {body_fat}% 인 사용자를 위한 "
    "과학적 근거에 기반한 운동 추천 코스를 제안해줘. 각 운동의 목적과 기대 효과도 간략하게 설명해줘. 추천 코스는 반드시 각 운동 종목의 단계별로 자세히 소개되어있어야해."
    "신뢰할 만한 데이터베이스(예: PubMed, WHO, CDC, 그리고 권위 있는 학술지 등)를 활용하여 최신 연구 결과와 가이드라인을 제공해주면 좋아."
    "추천 결과는 JSON 형식으로 출력되며, 응답 언어는 한국어로 고정해. 각 운동은 다음과 같은 형식으로 제공되어야 해: "
    "{ 'exercise_name': string, 'purpose': string, 'expected_effect': string, 'course': string }"
)

운동 추천을 위해 다음과 같은 프롬프트를 작성하였다.

실행 결과는 위와 같다.

생성형 AI이므로 매번 다른 코스의 운동을 추천해준다.

입력되는 정보를 더 다양하게 하거나, 피드백 구조로 구성하면 더 좋은 답변을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

이미지도 처리할 수 있기 때문에, 추후에 운동 자세를 분석하거나 데이터 그래프를 분석하는 기능도 수행할 수 있을 것 같다.

다음번엔 RAG도 공부해서 더 나은 서비스를 만들어 봐야겠다

^.^