우연히 Garnter의 연구를 보게 되었습니다. Source: Gartner Data & Analytics Summit Conference (2024), How to Make Your Data AI-Ready and Why It Matters. 여기서 전 현재 가장 많은 관심을 가지고 있는 생성형 AI 부분을 좀더 살펴보고 싶었습니다. 미디엄에 이를 잘 정리해 주신 분(Do Not Use LLM or Generative AI For These Use Cases)이 있는데요. 이를 토대로 다시 정리를 해보고자 합니다. 현재 우리에게 가장 많이 알려진 ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney, 등은 모두 생성형 AI 분야 입니다. 그리고 많은 분들이 이를 어떻게 활용할지 데이터는 어떻게 준비할 지 고민일 것입니다. 사실 생각보다 정말 내가 원하는 기술과 데이터는 꽤 손이 많이 가는게 현실인데 시행 착오도 많을 수 있어 방향을 확인하는데 도움이 될 것 같습니다. Gartner 연구에 따르면 AI 기술 적용 사례를 12가지로 나누고 있습니다. 예측/추정 가장 일반적인 사용 사례 중 하나입니다. 어떤 제품을 판매하고 있고 판매 데이터와 판매 활동과 관련될 수 있는 다른 기능들을 모두 수집했다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 머신러닝 알고리즘을 사용하여 향후 판매량을 예측할 수 있습니다. 자율 시스템 AI를 사용하여 우리를 위해 지능적으로 무언가를 수행하는 자율 시스템을 구축할 수도 있습니다. 한 가지 예로 AI 기술이 내장된 드론을 사용하여 송전선로의 일상적인 점검을 수행하는 것을 들 수 있습니다. 계획 때로는 상호 의존성과 제약이 많은 복잡한 시스템에서 작업해야 할 때가 있습니다. 계획 사용 사례는 이점을 극대화하고 영향을 최소화할 수 있는 최선의 계획을 찾는 것입니다. 예를 들어, 도시 지역의 교통 데이터를 분석하기 위해 AI를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 도로 프로젝트를 진행 중인데 알고리즘이 일일 교통량에 미치는 영향을 최소화하기 위해 언제 어디서 작업해야 하는지 알려준다고 가정해 보겠습니다. 의사 결정 인텔리전스 이 유형의 사용 사례는 인사이트와 예측을 제공하여 의사 결정 프로세스를 개선하는 것을 목표로 합니다. 자율 시스템과의 차이점은 이 사용 사례군은 자동으로 의사 결정을 내리는 것이 아니라 사람이 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다는 것입니다. 이는 일반적으로 특정 선호도나 기업가 정신을 고려해야 하는 결정이기 때문입니다. 추천 시스템 널리 적용되고 성숙한 사용 사례 유형입니다. 이 사용 사례는 사용자가 구매할 만한 제품이나 좋아할 만한 음악을 추천하는 것입니다. 세분화 / 분류 때때로 우리는 우리가 다루는 대상의 특성을 모를 때가 있습니다. 따라서 엔티티를 여러 범주나 수준으로 분류하여 인사이트를 얻을 수 있는지 확인하고자 합니다. 예를 들어, 대출 신청자의 속성에 따라 저위험, 중위험, 고위험으로 분류하기 위해 AI를 사용할 수 있습니다. 지능형 자동화 이 유형의 사용 사례는 AI와 자동화 기술을 결합하여 제조와 같은 일부 비즈니스 프로세스를 개선하는 것을 목표로 합니다. 최근 화두 중 하나인 '디지털 트윈'이 여기에 속합니다. 예를 들어, 제조 공장의 모든 센서 데이터로 모델을 학습시켜 며칠 전에 조업이 시작될 때 미리 경고를 보낼 수 있습니다. 인식 이 사용 사례 유형은 일반적으로 시각, 소리 및 기타 환경 데이터와 같은 감각 데이터에 의존하는 경우를 말합니다. 예를 들어, 도로에 설치된 카메라가 운전 위반 행위를 감지하는 것이 이 사용 사례 유형에 속합니다. 이상 징후 감지 때때로 프로세스가 잘못되었지만 우리가 인지하지 못하는 경우가 있습니다. 예를 들어, 전력망은 수백 개의 발전기로부터 에너지를 공급받을 수 있습니다. 그 중 하나가 다운되면 쉽게 알아차릴 수 있습니다. 하지만 그 중 10개가 동시에 변동한다면 알아차리기 어려울 것입니다. AI는 이러한 미묘한 이벤트를 감지하여 관제실에 알릴 수 있습니다. 대화형 사용자 인터페이스 이 사용 사례군은 최근 제너레이티브 AI 기술의 성장으로 인해 화제가 되고 있는 분야이기 때문에 친숙하게 느껴질 수 있습니다. 이 사용 사례 자체는 콜센터나 고객 지원 센터의 챗봇에 의해 잘 정의될 수 있습니다. 인공지능은 수많은 제품 문서를 사용하여 학습하고, 문제가 발생했을 때 고객의 질문에 답할 것입니다. 일반적으로 간단한 지원 티켓에 대해서는 사람의 개입이 필요하지 않습니다.

우리가 업무나 일상에서 작성하는 보고서에서 복잡한 구조의 표들은 많은 경우 AI에 그대로 이해되기 어렵습니다. 이런 경우 따로 엑셀이나 스프레드 시트 등에서 해당 내용을 AI가 이해할 수 있는 구조로 정리하여 학습 시키면 해당 정보를 정확하게 이해하여 답변하게 하실 수 있습니다. (가장 뛰어난 GPT4-o 모델의 경우도 표의 구조를 제대로 이해하지 못하고 캐롯 손보 등의 내용을 누락하여 잘못 작성하는 것을 볼 수 있습니다.) 그렇다면, 벨루가에 문서 학습을 잘 시키기 위해서는 어떻게 데이터를 정리해야할까요? 기존의 문서관리 글에서도 정리되어 있지만, 그동안 많이 받은 질문들을 토대로 FAQ를 정리해보았습니다!:) Q1: 데이터를 어떻게 구조화해야 하나요? PDF를 그대로 학습시키고 싶으실 경우, 글자 크기에 유의해주세요. 제목은 큰 글씨로 작성해야지 주제라는 것을 이해합니다. 빈 행과 열이 있어서는 안됩니다. 빈칸도 되도록 아님, 해당 없음 등으로 채워두시는게 좋습니다. 엑셀 파일에서 대분류에 너무 지엽적인 키워드가 들어가게 되면, 해당 표의 모든 내용에 관련 태그가 붙게 됩니다. 대분류에는 지나치게 상세한 키워드 대신 일반적인 키워드(예: 분류, 구분, 주제)를 사용하세요. 병합 된 셀이 있으면 이해하기 어렵습니다. 꼭! 병합된 셀은 풀어서 내용을 중복 입력하세요. 첫 번째 행은 반드시 대분류로 채우세요. 표의 구분/대분류가 변경될 경우 새로운 시트를 만드세요. Q2: 데이터 길이에 제한이 있나요? 내용이 많이 긴 pdf, docs 파일의 경우 시트에 청크 단위로 질문과 답변들의 정리가 필요합니다. len() 함수를 사용해 작성한 글자 수를 확인하실 수 있습니다. 시트에서 각 행이 2000자를 넘지 않도록 주의하세요. 긴 내용은 주제를 나누어 똑같은 태그로 나누어 입력하셔도 좋습니다. 시트 개수에는 제한이 없으므로 필요시 여러 시트를 만들어 사용하세요.

안녕하세요! 여러분:) 저번 주부터 벨루가에 합류하여 벨루가의 소식을 전해드리고 있는 스태프_벨루벨루입니다🐣 벨루가의 6/25 최신 업데이트 소식을 통해 카카오톡 채널 커머스카드 기능도 추가했다는 소식을 전해드렸습니다. 그리고 이번에 벨루가 자체 카카오톡 채널도 오픈하게 되어 벨루가 챗봇을 카카오톡에서도 써보실 수 있게 되고, 카카오톡 채널 소식을 통해 더 활발히 공유드릴 수 있게 되었습니다🎉🎉 💌벨루가 카카오톡 채널을 오픈했습니다!! 벨루가랑 친구하실 분~?🙋‍♂️🙋🙋‍♀️💞 벨루가 카카오톡 친구 추가를 해주시면, 앞으로 벨루가의 중요한 소식들과 이벤트들을 놓치지 않으실 수 있습니다🙌 👇아래의 링크를 눌러서 지금 바로 친구추가 해주세요🤗👇

최근 검색 증강 생성(RAG: Retrieval Augmented Generation)에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 이 기술에 대한 기대와 함께 실망도 많습니다. 문서나 데이터를 나누는 방법에서부터 임베딩 방법, 그 외 전처리 및 후처리 등 다양한 방법이 문제 해결에 적용될 수 있습니다. 하지만 일반적인 RAG 기술을 적용할 때는 생각보다 만족스러운 결과를 얻지 못하는 경우가 많습니다. 이번 글에서는 벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스의 차이를 예시를 통해 가볍게 설명해 보고자 합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 핵심 애플리케이션에 도입하려는 경우, LLM의 예측 불가능한 특성으로 인해 부정확한 추론이나 명백한 오류 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 정확성, 설명 가능성, 신뢰성을 중시하는 기업들에게 큰 문제로 다가옵니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 검색 증강 생성이 주요 고려 사항이 됩니다. 지식 그래프와 벡터 데이터베이스는 검색 증강 생성을 구현하기 위한 잠재적인 솔루션으로 주목받고 있습니다. 그렇다면 LLM에 보다 정확하고 신뢰할 수 있으며 설명 가능한 기반을 제공하는 것은 무엇일까요? LLM 기반 구축을 위해 지식 그래프와 벡터 데이터베이스 중 하나를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 핵심 요소를 살펴보겠습니다. 복잡한 질문에 대한 답변 질문의 복잡성이 높을수록 벡터 데이터베이스가 빠르고 효율적으로 결과를 반환하기 어려워집니다. 쿼리에 더 많은 주제를 추가하면 데이터베이스가 원하는 정보를 찾기 힘들어집니다. 예를 들어, 지식 그래프와 벡터 데이터베이스 모두 "우리 회사의 CEO는 누구인가?"라는 질문에 쉽게 답변할 수 있지만, "지난 12개월 동안 최소 두 명의 구성원이 투표를 기권한 이사회 회의는 무엇인가?"와 같은 질문에는 지식 그래프가 벡터 데이터베이스보다 더 빠르게 답변할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 벡터 공간 내 주제들의 유사성을 기반으로 답을 찾을 가능성이 높지만, 지식 그래프는 관계를 통해 정확한 정보를 찾아 반환합니다. 완전한 응답 얻기 벡터 데이터베이스는 유사성 점수 및 사전 정의된 결과 제한에 의존하기 때문에 답변을 반환할 때 불완전하거나 관련 없는 결과를 제공할 가능성이 있습니다. 예를 들어, "윤선도가 쓴 모든 책을 나열하시오"라는 질문에 벡터 데이터베이스는 다음과 같은 결과를 반환할 수 있습니다. 불완전한 제목 목록 (사전 정의된 제한이 너무 낮음): 예를 들어, 결과 제한이 3으로 설정되어 있고 윤선도가 쓴 책이 10권이라면, 벡터 데이터베이스는 3권의 책 제목만 반환하고 나머지 7권은 누락됩니다. 윤선도의 모든 제목과 다른 저자의 일부 제목 (사전 정의된 제한이 너무 높음): 반대로, 결과 제한이 20으로 설정되어 있고 윤선도가 쓴 책이 10권이라면, 벡터 데이터베이스는 윤선도의 모든 책 10권과 함께 다른 저자의 책 10권을 추가로 반환할 수 있습니다. 이는 사용자가 원하는 정보 외에 불필요한 정보까지 포함되어 검색 결과의 정확성을 떨어뜨립니다. 사용자 또는 개발자가 모든 가능한 쿼리에 대한 사전 정의된 제한을 알 수 없기 때문에 벡터 데이터베이스만으로 정확한 답변을 얻는 것은 쉽지 않습니다. 그래서 결과를 이용해 LLM에 보내어 다시 응답을 생성합니다. 반면, 그래프 데이터베이스를 사용한 지식 그래프는 엔티티가 관계에 의해 직접 연결되므로 각 엔티티마다 관계 수가 다릅니다. 지식 그래프는 정확한 답변만 검색하여 반환합니다. 이 경우 지식 그래프 쿼리는 윤선도가 쓴 모든 책만 반환하고 다른 것은 반환하지 않습니다. 다만, 그래프 데이터베이스의 단점은 초기 데이터베이스를 잘 구축해야 한다는 점입니다. 신뢰할 수 있는 응답 얻기 벡터 데이터베이스는 두 개의 사실 정보를 연결하여 부정확한 추론을 할 수 있습니다. 예를 들어, "제품 관리 팀에는 누가 있습니까?"라는 질문에 벡터 데이터베이스는 제품 팀이 생성한 문서(사실)에 대한 빈번한 댓글 액세스 권한(사실)이 있는 사람이 제품 팀에 속한다고 잘못 추론하여 결과에 이름을 반환할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스로 구현한 지식 그래프는 노드와 관계를 사용하여 조직 내 사람들의 관계를 식별하기 때문에 제품 팀에 속한 사람만 반환합니다. 지식 그래프 쿼리는 연결된 정보의 흐름을 따라가므로 응답이 일관되게 정확하고 설명 가능합니다. 벡터 데이터베이스의 장단점 장점: 고차원 벡터 공간에서의 유사성 검색에 강점이 있습니다. 다양한 종류의 데이터를 빠르게 검색하고 분석할 수 있습니다.

최근 웹 애플리케이션에서 실시간 기능의 중요성이 점점 더 커지고 있는 것을 체감하고 있는 중에 벨루가도 SSE(Server-Sent Events) 을 적용하여 AI 답변을 제공하면 어떨까를 고민하며 프로젝트를 진행해보고 그 경험을 공유하고자 합니다. 지금도 벨루가는 스트리밍 방식으로 AI답변을 제공하고 있지만 단순 텍스트를 스트리밍하고 있는 구조로 되어 있어 클라이언트 개발자의 부담이 크며 유지보수 또한 쉽지 않은 구조로 이루어져 있습니다. 모든 메타데이터(출처, 답변생성 프로세스등..)를 답변과 함께 텍스트로 전달 되기 때문입니다. SSE(Server-Sent Events)란 무엇인가? SSE(Server-Sent Events) 는 서버가 클라이언트(웹 브라우저)에 정보를 푸시하는 방식입니다. 웹에서는 보통 클라이언트가 서버에 요청(request)을 보내고 서버가 응답(response)을 반환하는 구조인데, SSE는 이와 반대로 서버에서 초기 연결 후 계속해서 데이터를 클라이언트에게 보낼 수 있게 해줍니다. 이 기술은 특히 뉴스 피드, 실시간 알림, 또는 챗봇과 같은 애플리케이션에 매우 유용합니다. 이미지 출처: Exploring SSE (Server-Sent Events): Real-Time Updates for Your Applications! SSE의 선택 이유 WebSocket과 같은 다른 기술들도 고려했지만, SSE를 선택한 이유는 서버 설정이 간단하고, 양방향이 아닌 클라이언트와의 단방향 통신만 하면 되기 때문입니다. SSE는 HTTP를 사용하기 때문에 기존 웹 인프라와의 호환성도 뛰어나다는 장점이 있습니다. 구현 과정 API 서버 Python의 FastAPI 프레임워크를 사용하여 서버를 구축했습니다. 이 서버는 사용자로부터 질문을 받아 OpenAI의 GPT-3.5 모델에 전달하고, 생성된 응답을 실시간으로 사용자에게 스트리밍하는 역할을 합니다. 챗봇 서버 생성: FastAPI를 사용하여 웹 서버를 구축하고, CORS 설정을 통해 모든 출처에서의 접근을 허용했습니다. GPT-3.5 연동: 사용자의 입력을 받아 처리한 후, 생성된 텍스트를 실시간으로 스트리밍하기 위해 SSE를 구현했습니다. 스트리밍 로직: sse_generator 함수는 GPT 모델로부터 받은 데이터를 yield를 통해 클라이언트에 전송하고 await asyncio.sleep(0) 을 사용하여 이벤트 루프의 블로킹을 방지하고 다른 네트워크 태스크에 CPU 자원을 제공해서 클라이언트가 실시간으로 데이터를 받을 수 있도록 구현했습니다. 클라이언트 서버 웹 클라이언트는 React를 사용하여 구현했습니다. React를 선택한 이유는 특별한 이유가 있다기 보다는 벨루가 클라이언트가 React로 개발되어 있기 때문입니다. React는 동적인 UI를 구축하기에 적합하며, 컴포넌트 기반의 구조 덕분에 유지보수와 코드 관리가 용이하다는 장점이 있고 무엇보다 중요한건 Server-Sent Events(SSE) 를 활용하여 서버로부터의 스트리밍 데이터를 효과적으로 처리할 수 있다는 것입니다.

대화형 마케팅(Conversational Marketing, CM)은 고객과의 실시간 대화를 통해 관계를 구축하고, 고객의 요구를 즉시 파악하여 개인화된 경험을 제공하는 마케팅 접근 방식입니다. 이 전략은 전통적인 마케팅의 일방적인 커뮤니케이션을 벗어나, 고객과의 쌍방향 대화를 통해 신뢰와 충성도를 증진시키는 데 중점을 둡니다. 다음은 대화형 마케팅의 몇 가지 주요 특징과 예시를 포함하여 설명합니다. 대화형 AI나 AI 챗봇을 활용한 마케팅은 고객 서비스와 상호작용의 효율성을 높이는 동시에 개인화된 경험을 제공하여 고객 만족도를 크게 향상시킬 수 있습니다. AI 챗봇은 실시간으로 대화하면서 고객의 질문에 답하고, 필요한 정보를 제공하는 등 다양한 역할을 수행합니다. 여기에 AI 챗봇을 활용한 마케팅 전략에 대해 자세히 설명드리겠습니다. 1. 실시간 고객 지원 설명: AI 챗봇은 고객이 언제든지 원하는 정보를 즉시 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이는 고객의 문의에 빠르게 응답하고, 만족도를 높이는 데 기여합니다. 예시: 웹사이트에 방문한 고객이 제품에 대해 궁금한 점을 챗봇에게 질문하고, 챗봇이 데이터베이스에서 즉시 관련 정보를 찾아 답변합니다. 2. 개인화된 추천 제공 설명: AI 챗봇은 고객의 이전 대화 내용, 구매 이력, 선호도를 분석하여 맞춤형 제안을 할 수 있습니다. 예시: 고객이 온라인 쇼핑몰에서 노트북을 검색할 때, 챗봇이 사용자의 구매 이력과 선호도를 분석하여 최적의 노트북을 추천합니다. 3. 구매 과정 최적화 설명: AI 챗봇은 고객의 구매 결정 과정을 돕고, 각 단계에서 필요한 정보를 제공하여 구매를 촉진합니다. 예시: 고객이 결제 과정에서 어려움을 겪을 때, 챗봇이 즉시 도움을 제공하며 결제 완료를 돕습니다. 4. 고객 참여 유도 설명: AI 챗봇은 대화를 통해 고객 참여를 유도하고, 이를 통해 고객의 의견을 수집하거나 피드백을 받습니다. 예시: 챗봇이 고객에게 최근 구매 제품에 대한 만족도 조사를 실시하고, 이를 바탕으로 서비스 개선에 활용합니다. 5. 장기적 관계 구축 설명: AI 챗봇은 정기적으로 고객에게 유용한 정보를 제공하고, 고객의 요구에 꾸준히 응답함으로써 신뢰 관계를 구축합니다. 예시: 챗봇이 고객의 생일이나 기념일에 맞춰 특별 할인 정보나 축하 메시지를 보내 관계를 강화합니다. AI 챗봇을 이용한 대화형 마케팅은 기업이 고객과의 지속적인 상호작용을 통해 더욱 신속하고 효과적으로 응대할 수 있게 도와줍니다. 이를 통해 고객 경험을 향상시키고, 브랜드 충성도를 높이는 데 크게 기여할 수 있습니다.

안녕하세요, 이번 글에서는 벨루가에서 최근 시작하게 된 추천 시스템 프로젝트에 대해 소개하려 합니다. 추천 시스템은 이제 우리 일상 속에 깊숙이 자리잡았습니다. 쇼핑몰에서 상품을 추천받기도 하고, 음악 스트리밍 서비스에서 새로운 아티스트를 발견하기도 하죠. 이런 추천 시스템은 크게 두 가지 상황에서 사용 될 수 있다고 보았습니다. 첫째는 사용자가 직접 추천을 요청하는 경우이고, 둘째는 사용자의 행동과 상황을 분석하여 자동으로 추천하는 경우입니다. 개인적으로는 후자에 더 관심이 있는데요, 사용자의 니즈를 예측하여 능동적으로 추천하는 시스템을 만들고 싶었습니다. 그리고 우리 벨루가에서 탬플릿화 또는 솔루션화 될 수 있게 설계를 하면 좋겠다고도 생각했습니다. 나아가 수많은 카페24, 고도몰, 네이버 스마트 스토어와 연결하여 사용할 수 있겠다는 생각도 해봅니다. 하지만 막상 프로젝트를 시작하려니 고민이 많이 됐습니다. 사용성을 이해하고 신용카드 관련 도메인 지식이 가지고 있는게 아니거든요. 이럴 때는 어떻게 해야 할까요? 저희는 데이터에서 힌트를 찾기로 했습니다. 데이터 확보가 용이한 것 부터 생각해보기로. 아니면 약간의 상상으로 데이터를 만들 수 있다면 최소한의 검증을 할 수 있다고 생각했죠. 그리고 당현히 벨루가 팀은 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Graph DB를 활용하기로 했습니다. RAG는 정보 검색과 생성을 결합하여 정확한 답변을 만들어내는 강력한 도구입니다. 여기에 Graph DB를 결합하면 데이터 간의 복잡한 관계성을 더 잘 활용할 수 있죠. 물론 Graph DB를 사용하는 데는 비용과 성능 이슈가 있습니다. 그리고 GPT, Claude, Gemini, Llama 3, Cohere 등과 같은 언어 모델 API를 사용하는 것도 속도와 비용 면에서 부담이 될 수 있죠. 하지만 개인화된 추천의 가치를 생각한다면 이 정도 투자는 충분히 의미 있다고 생각했습니다. 그리고 앞으로 더욱더 개인화는 세계적인 흐름이 될 것이라 생각 하고 있습니다. 또 한 가지 고민은 Graph DB의 엔티티를 어떻게 구분할 것인가였습니다. 사람이 일일이 정의하는 것도 방법이지만, 언어 모델을 활용한 자동화도 생각해 볼 만합니다. 이를 통해 시스템의 효율성을 한층 높일 수 있을 것 같았죠. 벨루가팀은 이 프로젝트를 통해 신용카드 맛집 추천 시스템을 만들어 보려 합니다. 사용자의 위치 정보, 신용카드 정보, 맛집 정보 등을 종합하여 가장 혜택을 많이 받을 수 있는 맛집을 추천하는 거죠. 이를 통해 신용카드 사용률도 높이고, 사용자 경험도 개선할 수 있을 것이라 기대하고 있습니다. 사실 저 자신은 추천 시스템을 잘 활용하지 않는 편인데요, 그 이유는 추천이 제 취향과 잘 맞지 않기 때문이었습니다. 하지만 이번 프로젝트를 통해 진정으로 개인화된 추천 시스템을 만들어 본다면, 저 같은 사용자들의 만족도도 크게 향상시킬 수 있지 않을까요? 물론 이 여정이 순탄치만은 않을 것입니다. 주어진 시간은 3~4주 정도, 시행착오도 있을 테고, 예상치 못한 어려움도 만날 수 있죠. 하지만 그 과정에서 배우고 성장하는 것, 그것이 이 프로젝트의 가장 큰 의미라고 생각합니다. 작은 성공부터 하나씩 쌓아가다 보면, 분명 값진 결실을 맺을 수 있을 거예요. 프로젝트가 완성되는 그 날까지, 벨루가는 계속해서 도전하겠습니다. 이 블로그를 통해 그 여정을 여러분과 함께 나누고 싶네요. 앞으로의 이야기가 기대되시나요? 저도 마찬가지랍니다. 여러분도 각자의 분야에서 새로운 도전을 시작해 보시는 건 어떨까요? 언제나 여러분의 도전을 응원하겠습니다. 다음 글에서 다시 만나요, 감사합니다! 예상 되는 설계 방향

우리 서버 개발자분의 아이디어를 토대로 만든 맛집 추천 채널 벨루가에서 단답형 QnA 템플릿 사용 이유는 배고 픈데 대화할 시간이 없어서, 물으면 바로 답하게 하려고 제작 이유: 평소 벨루가 팀은 뭘 먹을지 참 어렵게 정해서 + 이미지 링클를 활용한 채팅 UI 노출 테스 뭔가 추천에 적절한 템플릿도 만들려고 양질의 데이터 보여주는 힘 요즘들어 더욱 느끼지만 양질의 데이터가 얼마나 중요한지 되세기에 적절한 케이스 여기 사용된 데이터는 크롤링으로 꽤 많은 양과 (개략 몇천개는 되는듯) 정형화 된 데이터를 수 너무 많아서 데이터 올리는데만 30분은 넘게 쓴것 같음 데이터 전체 약 38만 곳 데이터 구조 주소 | 장소 | 카테고리 |이미지 | 키워드 | 이름 |연략처 | 추천 | 리뷰 | 점수 | 리뷰내용

프롬프트 체인? 대규모 언어 모델 관련 일들은 저글링과 같다고 생각할 수 있습니다. 한 번의 프롬프트에서 처리해야 하는 작업이 많을수록 무언가를 놓치거나 단일 작업을 제대로 수행하지 못할 가능성이 높아집니다. 따라서 여러 단계 또는 하위 작업이 필요한 복잡한 작업의 경우 이러한 작업을 하위 작업으로 나누고 프롬프트를 연결하여 모든 단계에서 최고 품질의 성능을 보장하는 것이 좋습니다. 프롬프트 체이닝이란 무엇인가요? 프롬프트 체이닝은 한 프롬프트의 출력을 다른 프롬프트의 입력으로 사용하는 것을 말합니다. 프롬프트를 서로 연결함으로써 관리하기 쉬운 일련의 작은 작업을 통해 궁극적으로 복잡한 목표를 달성할 수 있습니다. 프롬프트 연쇄에는 몇 가지 장점이 있습니다: 각 개별 단계에서 생성되는 출력의 정확성과 일관성 향상 특히 오류가 발생하기 쉽거나 처리하기 어려운 특정 하위 작업을 분리하여 문제 해결이 더 쉬워집니다. 어떤 경우 사용하나요? 다음과 같은 시나리오에서 프롬프트 체이닝을 사용하는 것이 좋습니다: 다단계 작업: 주제 조사, 문서 개요 작성, 문서 작성, 문서 서식 지정 등 여러 단계를 거쳐야 하는 작업의 경우 시나리오 기반의 챗봇 에이전트 같은 다양한 일을 처리하는 경우 프롬프트를 연결하면 각 단계에 집중하여 높은 수준의 작업을 수행할 수 있습니다. 복잡한 지시 사항: 하나의 프롬프트에 너무 많은 지침이나 세부 사항이 포함되어 있으면 일관성 있게 따라가는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 작업을 일련의 연쇄적인 하위 작업으로 나누면 각 하위 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 실제 예시 보기 구분선 안의 내용 전체가 하나의 프롬프트 입니다.

준비물 : ChatGPT 플러스 (유료) GPTs 개요 유료라는 점 빼고는 가장 쉽게 만들 수 GPTs 를 사용하여 입문자들도 만들 수 있는 챗봇 소개 주요 내용 GPTs로 로블록스 및 마인크래프트 이미지 만들기 GPTs 사용법 사용한 프롬프트 기본 프롬프트 보안 프롬프트 한계 GPTs 위치 첫 화면 왼쪽 영역은 대화를 통해 무엇을 만들지 결정하면됨 우측 화면은 만든 후 테스트 할 수 있는 채팅 영역 (테스트 전 우측 상단 저장을 항상 하자!) “픽셀 크래프터(Pixel Crafter)” 만들기

개요 현재 문서의 구조나 내용에 따라서 학습하는데 적합하지 않는 경우가 있습니다. 또한 출처는 다른 형식으로 보여주고자 하는 상황도 있습니다. 본 기능은 학습 문서와 출처 문서를 연결하여 사용 가능하게 합니다. 준비 사항 학습용 CSV 출처용 PDF 주의! 본 기능은 CSV 와 PDF 파일만 사용 가능합니다. 사용하는 기능 문서 관리 기능에 파일 기능 사용 방법 학습용 CSV 준비하기 학습을 위해 아래와 같은 구조의 CSV 파일을 준비합니다. 주제 부주제 내용 제목 내용 PDF 페이지 벨루가 도움말

1 개요 주제: GPT와 AI 챗봇의 기본 개념 목표: GPT의 기본 원리와 챗봇의 역할을 이해한다. 내용: GPT 소개: GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 자연어 처리를 위한 인공 지능 모델입니다. 이 모델은 대량의 텍스트 데이터로 사전 학습되어, 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다. ChatGPT는 OpenAI의 서비스이기 때문에 GPT 모델 사용은 다양한 서비스 기능을 적용한 ChatGPT와는 사용방법이 다릅니다. AI 챗봇의 역할: AI 챗봇은 사용자와의 자연스러운 대화를 통해 정보 제공, 문제 해결, 엔터테인먼트 등 다양한 기능을 수행합니다. 이는 고객 서비스, 교육, 마케팅 등 여러 분야에서 활용됩니다. 2 프롬프트 이해 주제: 시스템 프롬프트와 사용자 프롬프트 목표: 시스템 프롬프트와 사용자 프롬프트의 차이점과 사용 방법을 이해한다. 내용: 시스템 프롬프트의 정의 및 예시: 시스템 프롬프트는 AI가 대화를 시작하거나 유도하기 위해 사용하는 텍스트입니다. 조금 더 쉽게 설명하면, 헌법 처럼 상위 개념의 준수사항 지시사항이 대표적으로 모든 대화에서 지켜져야 할 사항이나 준수 사항 등을 AI 모델에게 제공하여 일관성 있는 대응을 해야하는 내용입니다. 사용자 프롬프트의 정의 및 예시: 사용자 프롬프트는 사용자가 AI에게 제공하는 입력 텍스트입니다.