항상 일관된 출력!
여러분은 스트리밍 플랫폼용 개인화 영화 추천 시스템을 개발하고 있어요. 추천 결과를 앱 UI에 올바르게 표시하려면, pydantic과 OpenAI 클라이언트를 사용해 구조화된 출력을 생성해야 해요. 영화 추천용 스키마를 정의하고, 구조화된 결과를 추출해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
OpenAI Responses API 활용하기
연습 안내
title,genre,vibe,why필드를 갖는MovieRecommendation라는 이름의pydantic클래스를 정의하세요.- 제공된 프롬프트와
MovieRecommendation클래스를 사용해 구조화된 추천을 생성하세요. - 응답에서 파싱된 추천을 추출한 다음, 그중
title과why정보를 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Define the book recommendation schema
class ____(BaseModel):
____: str = Field(description="The book title")
____: str = Field(description="Primary genre")
____: str = Field(description="One-word vibe: cozy, thrilling, emotional, or fun")
____: str = Field(description="One sentence explaining why this matches")
# Generate structured recommendation
response = client.responses.____(
model="gpt-5.4-mini",
instructions="You are a knowledgeable movie recommender.",
input="Recommend a movie for someone who loved Inception and wants something mind-bending",
text_format=____,
)
# Extract the parsed output and results
recommendation = response.____
print(f"Title: {recommendation.____}")
print(f"Reason: {recommendation.____}")