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공공데이터 API를 사용하여 자동화 하는 부분에서 api 갯수를 50으로 늘릴 때 오류
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공공데공공데이터 API 를 사용하여 자동화하는 부동산 갭 투자 분석 시스템 만들기 따라하고 있는데 강사님 결과는 한번 요청시에 50개인가 봅니다. 저는 10개 밖에 안나와서 AI agent 프롬프트에서 numOfRows=20 를추가하고 실행시켰더니 결과가 아래와 같이 "cde... (truncated for clarity) ... 이 있어서 TradeCode에서 파싱을 할 때 오류가 납니다.
[{"response":{"header":{"resultCode":"000","resultMsg":"OK"},"body":{"items":{"item":[{"aptDong":" ","aptNm":"중곡2단지","buildYear":1976,"buyerGbn":"개인","cdealDay":" ","cdealType":" ","dealAmount":"45,000","dealDay":22,"dealMonth":8,"dealYear":2025,"dealingGbn":"중개거래","estateAgentSggNm":"서울 광진구","excluUseAr":55.87,"floor":1,"jibun":"190-26","landLeaseholdGbn":"N","rgstDate":" ","sggCd":11215,"slerGbn":"개인","umdNm":"중곡동"},{"aptDong":" ","aptNm":"우방리버파크","buildYear":2003,"buyerGbn":"개인","cdealDay":" ","cde... (truncated for clarity) ... "numOfRows":20,"pageNo":1,"totalCount":57}}}}]답변 3
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네 감사합니다~ 동일하게 프롬프트를 작성했음에도 ... 줄여서 출력이 되었었어요. 그리고 json 형식인데 {} 페어가 안맞는 경우도 있었어요. 일단은 30개까지 성공은 했습니다. (50개는 너무 많은가봐요. 계속 실패네요)
감사합니다~
모델은 말씀하신대로 chatgpt mini 4.1 사용했었습니다.
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AI Agent 를 사용할때 어떤 AI를 사용했느냐, 어떤 모델(버전)을 사용했느냐에 따라서도 결과가 달라질 수 있습니다. 또한 강의내용과 동일하게 입력했다 하더라도 다른 결과가 나올 수 있습니다.
일단 강의에서 사용한 내용을 보면 numOfRows 는 50을 주고 있고 프롬프트 내용에 API 결과를 절대 생략하거나 요약하거나 축소 하지 말라는 문구가 있습니다만 똑같이 작성을 하셨는지, AI 는 어떤 모델을 사용하셨는지도 궁금합니다. 강의 내용과 동일하게 작성했다면 생략하지 말란 강조를 더 강하게 어필해보면서 테스트 해봐야 할 듯 합니다. 예를 들어 기존내용은 그대로 두고 "API 실행 결과 절대 생략 금지!!" 뭐 이렇게 단순하게 추가 주는게 좋을 수 도 있습니다. AI 모델을 다른 클로드나 챗GPT로 변경해보시고 모델도 변경해보시는것도 좋습니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 홍경수님.
현재 공공데이터 API를 사용하여 요청에서 반환되는 데이터의 수를 50으로 설정하고 싶으신데, 10개만 반환되고 있다는 문제를 겪고 계신 것 같습니다. 이 문제는 API 요청 시 numOfRows 파라미터의 설정과 관련이 있을 수 있습니다. 아래에 몇 가지 확인할 점과 해결 방법을 제안 드립니다:
API 제한 확인: 공공데이터 포털의 API는 보통 요청당 기본적인 반환 개수와 최대 반환 개수가 정해져 있습니다. API 문서를 확인하여
numOfRows의 최대 값이 무엇인지 확인해 보세요.파라미터 설정 확인: 제공해 주신 JSON 데이터에서
numOfRows가 20으로 설정되어 있는 것을 보았습니다. 이 값을 50으로 수정해 보고, API 문서가 허용하는 범위 내인지를 재확인하세요.페이지네이션 처리: API에서 한 번에 많은 데이터를 반환하지 않도록 설정되어 있다면,
pageNo파라미터를 사용하여 여러 페이지에 걸쳐 데이터를 요청하는 방법이 있습니다. 가령,numOfRows=20이라면pageNo=1,pageNo=2로 각각 요청하여 데이터를 누적하는 방식입니다.API 호출 및 응답 로그 확인: API 호출을 수행하는 도구나 시스템의 로그를 통해 정확히 어떤 요청이 가고 있으며, 어떤 응답이 오는지 확인하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 문제의 핵심을 보다 구체적으로 파악할 수 있습니다.
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이 정보들이 문제 해결에 도움이 되었기를 바랍니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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사실 이 강의에서는 API를 직접 코딩으로 사용하지 않고 AI 를 사용해서도 가능하다는 방법론적인 부분을 알려드리려 이렇게 AI를 통해 API를 호출하는 형태를 사용하고 있긴 합니다만 API 결과 데이터의 양이 많이지면 토큰 수가 많아지는 단점이 있기도 합니다.
ChatGPT 대신 제미나이프로나 클로드 같은걸로도 한번 테스트 해보시기 바랍니다.