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프로젝트 구조는 다음과같습니다. 프로젝트 폴더에 하위 폴더 백엔드 폴더와 프론트엔드 폴더를 정의합니다.백엔드 구성은 다음과같습니다. 파이썬 프로젝트를 생성합니다.프로젝트를 생성하고 플라스크 라이브러리를 설치합니다. 위 테스트코드는 다음과같습니다.Flask: Flask는 Python으로 작성된 마이크로 웹 프레임워크로, 간단한 웹 애플리케이션 및 API 서버를
관리자 모드가 추가되면서 main.py에 클래스가 2개 추가되었습니다. Class PasswordDialog : 이 클래스는 사용자에게 비밀번호를 입력받는 다이얼로그 창을 생성하는 클래스입니다. 이 클래스는 PyQt의 QDialog를 상속하여 구현되었으며, 사용자가 비밀번호를 올바르게 입력하면 다이얼로그 창을 닫고, 그렇지 않으면 경고 메시지를
데이터PC main.py 코드 구조입니다. Class UI_MainWindow : 이 클래스는 제품 품질을 식별하여 사용자가 실시간으로 모니터링을 할수있도록 사용자 인터페이스를 제공하는 클래스입니다. Plc_connect(QTread) : 이 클래스는 QThread를 상속받아 멀티스레딩 환경에서 동작하는 클래스입니다. 주요 목적은 생산 라인의 측정 데이터를
파이썬 3.11.0 환경변수 설정 파이참 커뮤니티 에디션 다운로드 프로젝트 필수 라이브러리 다운로드 QT5 환경 변수 추가 PostgreSQL 다운로드 pgAdmin4 테이블 작성 및 확인
자동화설비에 사용되는 하드웨어는 다음과같습니다. PLC : PLC는 자동화 설비의 제어를 담당하는 핵심 장치로, 프로그래밍을 통해 다양한 장비와 프로세스를 제어할 수 있습니다. 디지털 및 아날로그 신호를 입력받아 가공한 후 출력하여 설비의 동작을 관리합니다. 측정기 : 측정기는 주로
플러그인 헤더 작성 가장먼저 작성한 플러그인 php파일에는 플러그인임을 wordpress에 알리고 플러그인에 대한 정보를 제공하는 헤더 주석이 포함되어야 합니다. 위 사진에 있는 필드 모두를 작성할 필요는 없으며, 최소한 플러그인 이름이 포함되어야 합니다. 사용 가능한 헤더 필드 (WordPress
첫번째 (user => content:”제품정보”, assistant=>content:””) 두번째 (user => content:”제품정보”, assistant=>content:”제품정보”) 세번째 (user=>content:”추천해주세요”, assistant=>content:”제품정보”) 네번째 (user=>content:”제품명”, assistant=>content:”제품정보”) 마지막으로 모든 제품 + 사용자 질문 을 언어모델로 전송 후 추천을 받는 방법 모든 제품의 정보를 넘겼더니 발생한 오류 :
https://snco2023.mycafe24.com/ bizhomepass.kr 파인콘 + Openai 언어모델 파인콘 과 언어모델을 사용하는 방법입니다. 방식은 다음과 같습니다. 우선 파인콘 데이터에 상품 정보를 입력합니다. 워드프레스 게시물 작성 후 위 버튼 Instant Embedding을 클릭하면 해당 파인콘 계정에 백터값으로 변환 후 저장됩니다.
프롬프트 동작 방식 우선 프롬프트를 작성하고 Generate버튼을 누르면 작성한 폼데이터를 서버로 전송합니다. 서버는 폼데이터를 전달 받고 bctai_stream메서드를 찾아서 실행시킵니다. bctai_stream메서드에서는 openai api로 클라이언트에서 받은 데이터와 함께 스트리밍 방식으로 요청하게 됩니다. 위에 보이는 코드는 openai에게 요청할때 보내는
기존에 있던 bct ai chatbot 플러그인 / audio / logs 에 있는 로그는 bct ai chatbot 플러그인 / audio / Audio Converter에서 변경한 log기록만 기록됩니다. 그래서 추가로 데이터 테이블을 만들고 chatbot에서 TTS가 작동되면 테이블에 기록하도록 만들었습니다.
챗봇에 채팅을 치면 채팅에 입력한 문자가 Chat.js파일에 FormData();에 저장되며, ajax요청을 보내게 된다. 요청된 데이터에는 api사용시 필요한 파라미터들이 입력되어있습니다. ajax요청으로 전송된 데이터는 바로 OpenAI주소로 바로 요청되지 않고, bciai_chat.php파일로 전송되어 받습니다. 받은 데이터를 OpenAI api요청시 필요한 파라미터로 입력됩니다.
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