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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
해당 홈페이지는 자바기반 Maven 프로젝트입니다. Dependency추가 (의존성 추가) pom.xml파일에 mybatis dependency를 추가합니다. interface Mapper작성 Mybatis에서 mapper란, 데이터베이스와 자바 객체 간의 매핑을 정의한 XML 파일이나 인터페이스를 가리킵니다. MyBatis는 SQL 쿼리를 실행하고
활성화 방법 BCT AI Chatbot 플러그인 / Widget_V2 페이지에 명시 되어있는 src를 복사 후 붙여 넣으면 됩니다. 예시로 부착한 웹사이트 : https://c0001.bctcloud.kr/ 해당 사이트 같은경우 워드프레스기반 웹사이트로 테마는 엘리멘토를 사용하고
Web Speech API란 브라우저에서 제공하는 음성 인식 인터페이스입니다. 다음은 azfoundation사이트에 Web Speech API를 활용하여 STT서비스를 구현한 방식 입니다. 활성화 및 사용방법 우선 웹 스피치 api를 활용하기 위해 선언하고, 인터페이스가 인식해야하는
개발중인 BCT AI Chatbot을 v0.6.0으로 업데이트 하면서 GPT3.5를 기본 학습 모델로 채택하였습니다. 기능을 업그레이드 하고 나니 뭔가 세게 테스트해 보고 싶다는 생각이 들어 프로젝트 중인 업체 데이터 1만개를 학습 시켜
BCT AI Chatbot 0.6 버전에서 기존 GPT3 기반의 Fine-tune 모델을 GPT3.5-turbo 모델로 업그레이드 하면서 Dataset에도 변화가 생겼습니다. 기존 jsonl 포맷인 prompt-completion 대신 chat-completion 을 따라야 하는데, 당연히 새로운 포맷의 chat-completion
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