#AI #OpenAI #Chatbot #Cloud #WordPress
지난 글 “BCT AI Chatbot 개발 – 대규모 데이터 임베딩 처리 시 고려사항“에 이어 이번에는 대규모 데이터 학습 시 고려해야 할 부분을 다뤄보겠습니다. (5) jsonl 데이터를 ChatGPT 학습용 데이터셋으로
Column이 15개 있는 14만여개의 해외 기업 데이터를 임베딩 및 트레이닝 하여 커스텀 모델을 생성한 다음 이 파인튜닝한 모델을 인공지능 챗봇에 장착하여 해외 기업 데이터에 관한 질문에 최적의 답변을 해 주는
BAP(Bctone Ai Platform)은 콘텐츠 중심의 웹에서 인공지능 중심의 웹을 구현하는 BCTONE의 인공지능 솔루션의 이름입니다. 언택트 대화형 스마트 노무상담 서비스와 병원 사례가 있습니다. 언택트 대화형 스마트 노무상담 서비스: http://aihomepage.kr:8081/ 인공지능 대화형
현재 워드프레스 플러그인 개발 버전: BCT AI Chatbot v0.4.0 지식베이스(문장)를 vector로 변환 시 그 동안은 워드프레스 기본 타입인 post, page, 우커머스만 처리 가능 하였는데, 아무래도 다양한 요구사항을 반영하기에는 한계가 있어서
현재 워드프레스 플러그인 개발 버전: BCT AI Chatbot v0.4.0 챗봇 지식베이스를 벡터(vector)로 변환하는데 사용되는 Pinecone 서비스 부분의 수정이 있었습니다. 수정 전 : Pinecone Environment -> API 코드 입력 수정 후:
앞서 설명한 Building a Django Web App 최종 결과물을 서버에 올렸습니다. 여기서 서버는 자사 서버이고, 이 서버 내 파이썬 가상환경을 생성하여 실행되고 있습니다. http://202.68.228.97:8084/
#AI #OpenAI #Chatbot #Cloud #WordPress
copyright © BCT ONE Inc. + make BCT. All Rights Reserved.