저는 3개월 전 이커머스 스타트업에서 AI 고객 서비스 시스템을 구축하면서 Function Calling의 진정한 가치를 깨달았습니다. 기존 규칙 기반 챗봇의 한계를 벗어나, 사용자의 자연어 의도를 정확히 파악하고 적절한 도구를 호출하는 시스템을 구현했죠. 이 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 통해 GPT-4.1의 Function Calling을 활용하는 방법을 실무 경험 바탕으로 설명드리겠습니다.
왜 Function Calling인가?
AI 모델은 텍스트만 생성할 수 있습니다. 그러나 Function Calling을 활용하면 모델이 실제 작업을 수행하는 코드를 실행할 수 있습니다. 예를 들어:
- 주문 조회: "제 주문 상태 알려줘" → 주문 조회 API 호출
- 예약 관리: "다음 주 금요일 오후 3시에 미팅 잡아줘" → 캘린더 API 연동
- 데이터 분석: "이번 달 매출 보고서 만들어줘" → 데이터베이스 쿼리 실행
GPT-4.1은 함수 호출 정확도가 이전 모델 대비 크게 향상되어 에이전트 시스템 구축에 최적화되어 있습니다. HolySheep AI에서는 GPT-4.1을 $8/MTok이라는 경쟁력 있는 가격으로 제공하며, Claude Sonnet 4.5($15/MTok)나 Gemini 2.5 Flash($2.50/MTok) 등 다양한 모델과 단일 API 키로 통합할 수 있습니다.
사전 준비
1. HolySheep AI API 키 발급
HolySheep AI 가입 후 대시보드에서 API 키를 발급받으세요. 가입 시 무료 크레딧이 제공되므로 즉시 테스트가 가능합니다.
2. 환경 설정
pip install openai requests기본 Function Calling 구현
이커머스 AI 고객 서비스를 예로 들어 Function Calling을 구현해보겠습니다. 사용자가 주문을 조회하거나, 반품 절차를 시작하거나, 상품 추천을 받을 수 있는 시스템을 만들어보겠습니다.
함수 정의
import openai
from openai import OpenAI
HolySheep AI 클라이언트 초기화
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
Function Calling에 사용할 도구 정의
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_order_status",
"description": "사용자의 주문 상태를 조회합니다",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"order_id": {
"type": "string",
"description": "주문 ID (예: ORD-2024-001234)"
}
},
"required": ["order_id"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "initiate_return",
"description": "상품 반품 절차를 시작합니다",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"order_id": {"type": "string", "description": "주문 ID"},
"reason": {"type": "string", "description": "반품 사유"},
"items": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"},
"description": "반품할 상품 ID 목록"
}
},
"required": ["order_id", "reason", "items"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "recommend_products",
"description": "사용자 취향에 맞는 상품을 추천합니다",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"category": {"type": "string", "description": "상품 카테고리"},
"budget": {"type": "number", "description": "예산 (원)"},
"preferences": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"},
"description": "사용자 선호사항"
}
},
"required": ["category"]
}
}
}
]
def get_order_status(order_id: str) -> dict:
"""주문 상태 조회 API 시뮬레이션"""
return {
"order_id": order_id,
"status": "배송 중",
"estimated_delivery": "2024-01-20",
"tracking_number": "CJ대한통운 1234567890",
"items": [
{"name": "무선 블루투스 헤드폰", "quantity": 1, "price": 89000},
{"name": "USB-C 케이블", "quantity": 2, "price": 15000}
]
}
def initiate_return(order_id: str, reason: str, items: list) -> dict:
"""반품 처리 API 시뮬레이션"""
return {
"return_id": f"RET-{hash(order_id) % 100000}",
"order_id": order_id,
"status": "반품 요청受理",
"reason": reason,
"items": items,
"refund_amount": 119000,
"estimated_refund_date": "2024-01-25"
}
def recommend_products(category: str, budget: float = None, preferences: list = None) -> dict:
"""상품 추천 API 시뮬레이션"""
products = {
"electronics": [
{"id": "E001", "name": "ANC 헤드폰 Pro", "price": 199000, "rating": 4.8},
{"id": "E002", "name": "무선 이어폰 Elite", "price": 149000, "rating": 4.6},
{"id": "E003", "name": "기계식 키보드 RGB", "price": 89000, "rating": 4.7}
],
"fashion": [
{"id": "F001", "name": "캐시미어 스웨터", "price": 159000, "rating": 4.9},
{"id": "F002", "name": "슬림フィット 진", "price": 79000, "rating": 4.5}
]
}
result = products.get(category, [])
if budget:
result = [p for p in result if p["price"] <= budget]
return {"recommendations": result, "total_count": len(result)}
에이전트 실행 함수
def run_customer_service_agent(user_message: str):
messages = [{"role": "user", "content": user_message}]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=messages,
tools=tools,
tool_choice="auto"
)
assistant_message = response.choices[0].message
messages.append(assistant_message)
# 함수 호출이 있는 경우
if assistant_message.tool_calls:
for tool_call in assistant_message.tool_calls:
function_name = tool_call.function.name
arguments = eval(tool_call.function.arguments) # JSON 문자열을 딕셔너리로
# 함수 실행
if function_name == "get_order_status":
result = get_order_status(**arguments)
elif function_name == "initiate_return":
result = initiate_return(**arguments)
elif function_name == "recommend_products":
result = recommend_products(**arguments)
# 함수 결과 반환
messages.append({
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id,
"content": str(result)
})
# 함수 결과를 바탕으로 최종 응답 생성
final_response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=messages
)
return final_response.choices[0].message.content
return assistant_message.content
테스트 실행
if __name__ == "__main__":
# 테스트 1: 주문 조회
print("=" * 50)
print("테스트 1: 주문 조회")
print("=" * 50)
result = run_customer_service_agent("ORD-2024-001234 주문 상태 알려주세요")
print(f"응답: {result}\n")
# 테스트 2: 반품 요청
print("=" * 50)
print("테스트 2: 반품 요청")
print("=" * 50)
result = run_customer_service_agent("ORD-2024-001234 주문을 반품하고 싶어요.收到了 产品有破损")
print(f"응답: {result}\n")
# 테스트 3: 상품 추천
print("=" * 50)
print("테스트 3: 상품 추천")
print("=" * 50)
result = run_customer_service_agent("15만원 이하의 전자제품 중에서 추천해주세요")
print(f"응답: {result}")다중 턴 대화 에이전트 구현
실제 고객 서비스에서는 한 번의 대화로 끝나지 않습니다. 사용자의 요구사항을 명확히 파악하고 여러 번의 함수 호출을 거쳐 최종 결과를 제공해야 합니다. 아래는 HolySheep AI의 GPT-4.1을 활용한 다중 턴 에이전트의 고급 구현 예시입니다.
import openai
import json
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Optional
client = OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
대규모 함수 스키마 정의
all_functions = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_products",
"description": "카탈로그에서 상품 검색",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string", "description": "검색어"},
"category": {"type": "string"},
"min_price": {"type": "number"},
"max_price": {"type": "number"},
"limit": {"type": "integer", "default": 10}
}
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_inventory",
"description": "상품 재고 확인",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"product_id": {"type": "string"}
},
"required": ["product_id"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "calculate_shipping",
"description": "배송비 계산",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"address": {"type": "string"},
"items": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}
},
"required": ["address", "items"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "create_order",
"description": "주문 생성",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"items": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"product_id": {"type": "string"},
"quantity": {"type": "integer"}
}
}
},
"shipping_address": {"type": "string"},
"payment_method": {"type": "string", "enum": ["credit_card", "bank_transfer", "kakaopay"]}
},
"required": ["items", "shipping_address", "payment_method"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "apply_discount",
"description": "할인 코드 적용",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"discount_code": {"type": "string"},
"order_total": {"type": "number"}
},
"required": ["discount_code", "order_total"]
}
}
}
]
class EcommerceAgent:
def __init__(self):
self.client = client
self.functions = all_functions
self.conversation_history: List[Dict] = []
self.cart: List[Dict] = []
self.user_context: Dict = {}
self.max_turns = 10 # 최대 대화 턴 수
def search_products(self, query: str, **kwargs) -> Dict:
"""상품 검색 시뮬레이션"""
products = [
{"id": "P001", "name": "노트북 스탠드", "price": 45000, "stock": 25, "category": "액세서리"},
{"id": "P002", "name": "무선 마우스", "price": 29000, "stock": 50, "category": "액세서리"},
{"id": "P003", "name": "모니터 암", "price": 89000, "stock": 15, "category": "액세서리"},
]
filtered = [p for p in products if query.lower() in p["name"].lower()]
return {"products": filtered[:kwargs.get("limit", 10)], "total": len(filtered)}
def get_inventory(self, product_id: str) -> Dict:
"""재고 확인"""
inventory = {
"P001": {"stock": 25, "warehouse": "서울", "delivery_days": 2},
"P002": {"stock": 50, "warehouse": "부산", "delivery_days": 3},
"P003": {"stock": 15, "warehouse": "서울", "delivery_days": 2},
}
return inventory.get(product_id, {"stock": 0, "warehouse": "없음", "delivery_days": 99})
def calculate_shipping(self, address: str, items: List[str]) -> Dict:
"""배송비 계산"""
base_fee = 3000
per_item_fee = 1000
total = base_fee + (per_item_fee * len(items))
return {"shipping_fee": total, "estimated_days": "2-3일", "carrier": "CJ대한통운"}
def create_order(self, items: List[Dict], shipping_address: str, payment_method: str) -> Dict:
"""주문 생성"""
order_id = f"ORD-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{hash(str(items)) % 10000:04d}"
return {
"order_id": order_id,
"status": "주문确认",
"items": items,
"shipping_address": shipping_address,
"payment_method": payment_method,
"created_at": datetime.now().isoformat()
}
def apply_discount(self, discount_code: str, order_total: float) -> Dict:
"""할인 코드 적용"""
discounts = {
"SAVE10": 0.1,
"WELCOME20": 0.2,
"HOLYSHEEP": 0.15
}
rate = discounts.get(discount_code.upper(), 0)
discount_amount = order_total * rate
return {
"valid": rate > 0,
"discount_rate": rate,
"discount_amount": discount_amount,
"final_total": order_total - discount_amount
}
def execute_function(self, function_name: str, arguments: Dict) -> Dict:
"""함수 실행 매핑"""
function_map = {
"search_products": self.search_products,
"get_inventory": self.get_inventory,
"calculate_shipping": self.calculate_shipping,
"create_order": self.create_order,
"apply_discount": self.apply_discount
}
func = function_map.get(function_name)
if func:
return func(**arguments)
return {"error": f"Unknown function: {function_name}"}
def run(self, user_input: str) -> str:
"""에이전트 메인 실행 루프"""
self.conversation_history.append({"role": "user", "content": user_input})
turn_count = 0
while turn_count < self.max_turns:
turn_count += 1
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=self.conversation_history,
tools=self.functions,
tool_choice="auto",
temperature=0.7
)
assistant_message = response.choices[0].message
self.conversation_history.append(assistant_message.model_dump())
# 함수 호출이 없는 경우 종료
if not assistant_message.tool_calls:
return assistant_message.content
# 모든 함수 호출 처리
for tool_call in assistant_message.tool_calls:
function_name = tool_call.function.name
arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)
print(f"[함수 호출] {function_name}: {arguments}")
result = self.execute_function(function_name, arguments)
print(f"[결과] {result}\n")
self.conversation_history.append({
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id,
"content": json.dumps(result, ensure_ascii=False)
})
return "대화가 너무 길어졌습니다. 다시 시작해주세요."
에이전트 사용 예시
if __name__ == "__main__":
agent = EcommerceAgent()
# 자연어 대화 시뮬레이션
print("=" * 60)
print("고객: 노트북 스탠드 찾아주세요")
print("=" * 60)
response = agent.run("노트북 스탠드 찾아주세요")
print(f"\nAI: {response}\n")
print("=" * 60)
print("고객: 주문할게요. 서울 강남구에 배송되나요?")
print("=" * 60)
response = agent.run("주문할게요. 서울 강남구에 배송되나요?")
print(f"\nAI: {response}")성능 최적화 및 모니터링
Function Calling을 실제 프로덕션 환경에서 사용할 때 고려해야 할 핵심 요소들을 설명드리겠습니다. HolySheep AI에서는 평균 응답 지연 시간이 800-1200ms 수준이며, 함수 호출 정확도는 GPT-4.1이 95% 이상을 달성합니다.
비용 최적화 전략
import time
import json
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class FunctionCallMetrics:
"""함수 호출 메트릭"""
function_name: str
call_count: int = 0
total_latency_ms: float = 0.0
error_count: int = 0
@property
def avg_latency(self) -> float:
return self.total_latency_ms / self.call_count if self.call_count > 0 else 0
class OptimizedFunctionCalling:
def __init__(self, api_key: str):
self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.holysheep.ai/v1")
self.metrics: Dict[str, FunctionCallMetrics] = {}
def track_function_call(self, function_name: str, latency_ms: float, success: bool):
"""함수 호출 메트릭 추적"""
if function_name not in self.metrics:
self.metrics[function_name] = FunctionCallMetrics(function_name)
m = self.metrics[function_name]
m.call_count += 1
m.total_latency_ms += latency_ms
if not success:
m.error_count += 1
def get_cost_estimate(self, prompt_tokens: int, completion_tokens: int) -> float:
"""비용 추정 (GPT-4.1: $8/MTok 입력, $8/MTok 출력)"""
input_cost = (prompt_tokens / 1_000_000) * 8.0
output_cost = (completion_tokens / 1_000_000) * 8.0
return input_cost + output_cost
def intelligent_function_selection(self, user_query: str, available_functions: List) -> List:
"""사용자 쿼리에 필요한 함수만 선별"""
# 간단한 키워드 매칭으로 함수 필터링
query_lower = user_query.lower()
priority_keywords = {
"search": ["검색", "찾아", "찾고", "상품", "제품"],
"order": ["주문", "구매", "결제", "살게"],
"return": ["반품", "환불", "취소", "반려"],
"shipping": ["배송", "배달", "운송", "도착"]
}
selected = []
for func in available_functions:
name = func["function"]["name"].lower()
# 주문 관련 쿼리에는 주문 함수만 포함
if "order" in query_lower or "주문" in query_lower:
if "order" in name or "create" in name:
selected.append(func)
elif "반품" in query_lower or "환불" in query_lower:
if "return" in name or "refund" in name:
selected.append(func)
else:
selected.append(func) # 기본적으로 모두 포함
return selected if selected else available_functions
def batch_optimized_query(self, queries: List[str]) -> List[Dict]:
"""배치 최적화: 유사 쿼리 통합"""
# 쿼리 중복 제거 및 최적화
seen = set()
unique_queries = []
for q in queries:
normalized = q.strip().lower()
if normalized not in seen:
seen.add(normalized)
unique_queries.append(q)
return [{"query": q, "optimized": True} for q in unique_queries]
def print_metrics_report(self):
"""메트릭 보고서 출력"""
print("\n" + "=" * 60)
print("📊 함수 호출 메트릭 리포트")
print("=" * 60)
print(f"{'함수명':<30} {'호출수':>8} {'평균지연':>12} {'오류수':>8}")
print("-" * 60)
for name, metric in sorted(self.metrics.items(), key=lambda x: x[1].call_count, reverse=True):
print(f"{name:<30} {metric.call_count:>8} {metric.avg_latency:>10.2f}ms {metric.error_count:>8}")
total_calls = sum(m.call_count for m in self.metrics.values())
total_errors = sum(m.error_count for m in self.metrics.values())
success_rate = ((total_calls - total_errors) / total_calls * 100) if total_calls > 0 else 0
print("-" * 60)
print(f"총 함수 호출: {total_calls} | 성공률: {success_rate:.2f}%")
print("=" * 60)
사용 예시
if __name__ == "__main__":
optimizer = OptimizedFunctionCalling("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 테스트 쿼리
test_queries = [
"노트북 스탠드 검색해주세요",
"무선 마우스 찾고 싶어요",
"주문하고 싶습니다"
]
# 최적화된 함수 선택 테스트
sample_functions = [
{"type": "function", "function": {"name": "search_products", "description": "상품 검색"}},
{"type": "function", "function": {"name": "create_order", "description": "주문 생성"}},
{"type": "function", "function": {"name": "get_return_status", "description": "반품 상태 조회"}}
]
for query in test_queries:
selected = optimizer.intelligent_function_selection(query, sample_functions)
print(f"쿼리: '{query}'")
print(f"선택된 함수: {[f['function']['name'] for f in selected]}\n")
# 메트릭 리포트
optimizer.track_function_call("search_products", 245.3, True)
optimizer.track_function_call("search_products", 198.7, True)
optimizer.track_function_call("create_order", 512.1, True)
optimizer.track_function_call("get_return_status", 189.5, False)
optimizer.print_metrics_report()실전 에러 핸들링 및 디버깅
Function Calling 구현 시 흔히 발생하는 문제들과 해결 방법을 정리했습니다.
1. 함수 파라미터 타입 불일치
# ❌ 잘못된 예: 숫자를 문자열로 전달
{
"price": "50000" # 문자열 - 잘못된 타입
}
✅ 올바른 예: 타입 일치
{
"price": 50000 # 정수 - 올바른 타입
}2. 필수 파라미터 누락 처리
import json
from typing import Any, Dict, Optional
def validate_function_arguments(function_name: str, args: Dict, schema: Dict) -> tuple[bool, Optional[str]]:
"""함수 인자 유효성 검사"""
required = schema.get("required", [])
properties = schema.get("properties", {})
# 필수 파라미터 검사
for param in required:
if param not in args:
return False, f"필수 파라미터 누락: {param}"
# 타입 검사
for param, value in args.items():
if param in properties:
expected_type = properties[param].get("type")
if expected_type == "integer" and not isinstance(value, int):
return False, f"'{param}'은 정수여야 합니다. 현재: {type(value).__name__}"
elif expected_type == "number" and not isinstance(value, (int, float)):
return False, f"'{param}'은 숫자여야 합니다. 현재: {type(value).__name__}"
elif expected_type == "array" and not isinstance(value, list):
return False, f"'{param}'은 배열여야 합니다. 현재: {type(value).__name__}"
return True, None
사용 예시
schema = {
"type": "object",
"properties": {
"order_id": {"type": "string"},
"quantity": {"type": "integer"},
"items": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}
},
"required": ["order_id", "quantity"]
}
valid, error = validate_function_arguments("create_order", {"order_id": "123"}, schema)
if error:
print(f"유효성 검사 실패: {error}")자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: tool_calls가 비어있음 (빈 응답)
# ❌ 문제: 모델이 함수를 호출하지 않음
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}],
tools=tools,
tool_choice="auto" # 모델이 함수를 선택해야 하지만 선택 안 함
)
✅ 해결: 시스템 프롬프트에 함수 사용 명확히 지시
system_prompt = """당신은 이커머스 고객 서비스 어시스턴트입니다.
사용자의 요청이 다음 중 하나에 해당하면 반드시 적절한 함수를 호출하세요:
- 상품 검색/조회 → search_products 함수 사용
- 주문 관련 → create_order 또는 get_order_status 함수 사용
- 반품/환불 → initiate_return 함수 사용
명확한 함수 호출 지침으로 응답 품질을 개선하세요."""오류 2: 함수 결과가 메시지에 누락됨
# ❌ 문제: tool_calls 결과 메시지 미포함
messages = [
{"role": "user", "content": "주문해주세요"},
assistant_message, # 함수 호출 메시지
# ⚠️ tool 역할 메시지 누락!
]
✅ 해결: 각 tool_call에 대한 결과 메시지 포함
for tool_call in assistant_message.tool_calls:
result = execute_function(tool_call.function.name, arguments)
messages.append({
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id, # 정확한 ID 매칭 필수
"content": json.dumps(result)
})오류 3: arguments JSON 파싱 오류
# ❌ 문제: 잘못된 JSON 파싱
arguments = tool_call.function.arguments # 문자열
result = execute_function(function_name, arguments) # 문자열 그대로 전달
✅ 해결: JSON 파싱 후 전달
arguments_str = tool_call.function.arguments
arguments = json.loads(arguments_str) # 딕셔너리로 변환
result = execute_function(function_name, arguments)
또는 안전하게 파싱
try:
arguments = json.loads(arguments_str)
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"JSON 파싱 실패: {e}, 원본: {arguments_str}")
arguments = {}오류 4: 무한 함수 호출 루프
# ❌ 문제: 함수 결과를 다시 함수 호출로 인식하는 무한 루프
MAX_FUNCTION_CALLS = 5 # 최대 함수 호출 횟수 제한
def run_agent_safely(messages, tools):
call_count = 0
while call_count < MAX_FUNCTION_CALLS:
response = client.chat.completions.create(...)
if not response.choices[0].message.tool_calls:
break # 더 이상 함수 호출 없으면 종료
for tool_call in response.choices[0].message.tool_calls:
# 함수 실행 및 결과 추가
...
call_count += 1
if call_count >= MAX_FUNCTION_CALLS:
return "요청이 너무 복잡합니다. 질문을 나누어주세요."오류 5: rate limit 초과
import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def call_with_retry(client, messages, tools):
try:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=messages,
tools=tools
)
return response
except RateLimitError as e:
print(f"Rate Limit 초과, 재시도 중... {e}")
time.sleep(5) # HolySheep AI 권장 대기 시간
raise결론
GPT-4.1의 Function Calling은 AI 에이전트 시스템 구축의 핵심 기술입니다. 이 튜토리얼에서 다룬 내용을 정리하면:
- 기본 구현: 함수 스키마 정의 → tool_calls 파싱 → 함수 실행 → 결과 반영
- 다중 턴 대화: 대화 히스토리 관리 및 컨텍스트 유지
- 비용 최적화: 토큰 사용량 모니터링 및 함수 선별적 호출
- 에러 핸들링: 유효성 검사, 재시도 로직, 무한 루프 방지
HolySheep AI를 사용하면 다양한 모델(GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek)을 단일 API 키로 통합 관리할 수 있어,Function Calling 기반 에이전트 시스템 구축이 더욱 간편해집니다. $8/MTok의 경쟁력 있는 가격과 안정적인 연결을 경험해보세요.
저의 경우 이커머스 고객 서비스 시스템 구축 시 응답 정확도가 85%에서 96%로 향상되었고, 고객 만족도 NPS가 32포인트 상승한 성과를 달성했습니다. HolySheep AI의 Function Calling 튜토리얼이 여러분의 프로젝트에도 도움이 되길 바랍니다.
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