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#AI #OpenAI #Chatbot #Cloud #WordPress

Openai product 파인튜닝 결과 기록

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 : context의 토큰이 너무 큼

테스트용으로 첫번째 상품만 언어모델에게 전송 후 첫번째 상품의 대한 질문을 했을때 결과

결론 : 언어모델에게 상품의 정보를 전송해야 언어모델이 사용자의 질문에 적합한 추천을 해준다. 하지만 전부 다 보낼때 토큰값이 초과되면 에러가 나옵니다.

해결방법 : 사용자 질문 -> 일차적으로 질문을 파악해서 상품을 걸러줄 로직 -> 언어모델(남겨진 상품)

다음 연구 : 파인콘저장소에서 사용자의 질문에 부합한 결과를 여러개의 백터값으로 돌려준다. 현재 파인콘 저장소에 저장될때 포스트 전체를 저장하는 로직인데 이것을 상품 가격, 타입, 최대출력 등등 제품의 요소만으로 저장하면 어떻게 되는지 테스트가 필요합니다.

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