[BCT AI Chatbot] 사용법 2. 임베딩 처리
생성형 AI로 만든 이미지 인공지능, 클라우드, 워드프레스와 관련된 많은 수의 콘텐츠가 쌓였다면 이 콘텐츠를 사용자 질문에 대한 답변을 제공하기 위한 임베딩 처리를 진행해 보겠습니다. 참고로 BCT AI Chatbot은 워드프레스의 기본
#AI #OpenAI #Chatbot #Cloud #WordPress
생성형 AI로 만든 이미지 인공지능, 클라우드, 워드프레스와 관련된 많은 수의 콘텐츠가 쌓였다면 이 콘텐츠를 사용자 질문에 대한 답변을 제공하기 위한 임베딩 처리를 진행해 보겠습니다. 참고로 BCT AI Chatbot은 워드프레스의 기본
AI 트레이닝 센터에서 준비하고 있는 인공지능 교육 중 일부를 파일럿 형태로 시작해 보려고 합니다. 이 교육은 인공지능 챗봇 개발에 관한 것인데, ChatGPT 같은 초거대 인공지능 API를 활용하는 것은 아니고, (ChatGPT
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
챗봇 테스트를 해 보겠습니다. 기본 정보는 다음과 같습니다. 임베딩(Embedding): 노무 관련 약 2백여개의 질문/답변과 약 1천여개 단어사전 임베딩AI모델(Model): 현재는 GPT-3.5-turbo / GPT3기반 커스텀 AI모델답변 방법(Content aware): embedding 과 embedding +
Link: https://platform.openai.com/docs/models/overview OpenAI 모델을 이용하여 커스터마이징 서비스를 만들려면 OpenAI에서 제공되는 모델에 대해서 알 필요가 있습니다. 이 분야가 워낙 빠르게 변하다 보니 현재 모델이 또 언제 바뀔지 모르지만 23년 4월 기준으로
임베딩이란 기계 학습 모델과 알고리즘이 쉽게 사용할 수 있는 주어진 입력의 벡터 표현(or 벡터 값) POST https://api.openai.com/v1/embeddings Creates an embedding vector representing the input text. Request body model (string /
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