OpenAI의 어시스턴트 API는 개발자가 다양한 작업을 수행할 수 있는 강력한 AI 어시스턴트를 구축할 수 있도록 설계되었으며, 현재 베타 단계에 있습니다. 이 API를 통해 어시스턴트는 대화 스레드를 관리하고, 실행 단계를 통해 다양한 도구를 호출하며, 메시지에 주석을 달 수 있습니다. 하지만 베타 기간 동안 스트리밍 출력, 폴링 없는 알림, DALL·E 도구 사용, 이미지를 포함한 메시지 생성 등의 기능에 대한 제한이 있으며, 이러한 기능들은 향후 지원될 예정입니다.
GenAI Stack은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 애플리케이션에 통합하기 위한 엔드 투 엔드 프레임워크로, 데이터 처리의 복잡한 환경을 단순화하고, 환상 없는 AI 추론을 제공하여 실제 및 도메인 전문 지식에 기반한 출력을 보장합니다. 이 프레임워크는 AI 구동 검색 엔진, 지식 기반 Q&A, 감정 분석, 고객 지원 챗봇, 그리고 대량 문서의 정보 검색과 같은 다양한 사용 사례에서 활용할 수 있어, 개발자들이 AI의 잠재력을 효과적으로 활용하도록 돕습니다. GenAI Stack은 맞춤화와 제어를 제공하며, 기존 작업 흐름에 쉽게 통합하여 AI 개발 여정을 간소화하고 효율화합니다.
중고등학생들이 CHAT GPT를 어떻게 최적으로 활용할 수 있는지, 그리고 그것을 가능하게 하는 몇 가지 특별한 프롬프트에 대해 알아보려고 합니다. 이 프롬프트들을 통해, 학생들은 과제 작성, 언어 학습 등 다양한 학습 활동에서 CHAT GPT의 능력을 최대한 발휘할 수 있을 것입니다.
고등학생들이 대학 입학 시험인 수능 영어 과목을 준비하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 과거 시험 문제를 활용하여 학생들의 영어 능력 향상을 지원합니다.
n8n을 활용하면 OpenAI의 언어 모델과 SerpAPI를 연동하여 **지능형 대화형 에이전트(AI Agent)**를 만들 수 있습니다. 이 워크플로우는 수동 채팅 트리거, 메모리 버퍼, 웹 검색 기능을 포함하여 보다 자연스럽고 효율적인 AI 챗봇을 구현할 수 있도록 설계되었습니다. AI 챗봇 구축을 위한 요구 사항 n8n 버전 1.50.0 이상이 필요하며, OpenAI API와 SerpAPI 계정을 사전에 준비해야 합니다. 워크플로우 작동 방식…
AI 진로 상담 도우미는 학생들의 성향과 적성을 파악하여 개인화된 진로 정보를 제공하는 도구입니다. 심리 테스트, 퀴즈, 대화형 인터페이스를 통해 학생들의 궁금증을 해결하며, 이를 통해 적절한 직업이나 전공을 추천합니다. 이러한 도우미는 실시간 피드백과 개인화된 경험을 제공하여 진로 선택에 큰 도움을 줍니다.
GPT Store에 자신의 GPT를 등록하기 위해서는 폭력적이거나 로맨틱한 내용을 금지하는 등의 기본 규칙을 준수해야 하며, 독특하고 사용자의 관심을 끌 수 있는 챗봇 개발이 중요합니다. 시장 조사와 인기도 파악을 통해, 사용자의 필요와 시장 동향을 반영하는 창의적이고 차별화된 GPT를 설계하는 것이 성공의 핵심입니다.
생성적 AI 프로젝트 라이프 사이클에서는 기존 모델을 활용하거나 새로운 모델을 훈련시키는 선택 사이에서 시작합니다. 여러 기반 모델을 이용할 수 있고, Hugging Face와 PyTorch 같은 플랫폼에서 모델 선택을 돕는 허브를 제공합니다. 이 글은 언어 모델 훈련 방법에 대해 이야기하며, 특정 작업에 어떤 모델을 선택할지에 대한 가이드를 제공합니다. 대형 모델 훈련에 연관된 도전과 어려움도 짚고 넘어갑니다.
How to write better ChatGPT prompts for the best generative AI results 최상의 결과를 얻기 위해 효과적인 챗봇 프롬프트를 작성하는 것은 한 종류의 예술입니다. 여러분의 프롬프트 작성 능력을 향상시키는 방법은 다음과 같습니다. GIGO. 이는 1957년에 미국 육군의 윌리엄 멜린이 신문 기자에게 컴퓨터는 입력된 데이터에 따라 한계를 가진다고 설명했을 때부터 사용된 약어입니다. “Garbage In, Garbage Out”…
스마트홈 기술과 IoT(사물 인터넷, Internet of Things)는 이미 우리 삶을 크게 변화시키고 있습니다. 하지만 여기에 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 결합하면 더욱 혁신적인 서비스를 만들어낼 수 있습니다. 이번 글에서는 IoT와 LLM의 통합이 어떻게 가능하며, 이를 활용해 어떤 서비스를 만들 수 있는지 이야기해보겠습니다. 1. IoT의 기본 이해 IoT는 인터넷에 연결된 물리적 장치들을 제어하거나 데이터를 수집하는…
