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비씨티원(BCTONE)은 Open AI의 ChatGPT, Whisper, DallE 등 다양한 초거대 모델을 이용하여 응용 서비스를 개발 중에 있습니다. ChatGPT 언어 모델을 활용한 텍스트 기반의 인공지능 챗봇을 한창 개발 중에 있고, 향후 Whisper와 연동된 음성 기능도 추가할 계획 중에
Chatbot창을 웹사이트 좌우에 배치하는 기능을 고려할 때는 Shortcode 기능이 필요하지 않았는데, chatbot창이 웹사이트의 메인에 배치되는 구성을 고민하다 보니 자연스럽게 shortcode 기능이 있어야 해서 이 기능을 v0.4.4 버전에 추가하게 되었습니다. 기존 chatbox 창을 일부 수정하는 것은 큰
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 변환 앞서 생성한 커스텀 포스트 타입으로
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 프로젝트를 수행중에 있습니다. 먼저, 전체
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 다양한 데이터 처리가 가능하도록 커스텀 포스트
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: Pinecone Environment -> 자신이 속한 환경
다음과 같이 노무 분야 데이터를 파인튜닝 시 필요한 jsonl 파일 형태로 50여개 만들었습니다. AI 트레이닝 센터의 내부 솔루션을 통해 업로드 한 결과는 다음과 같습니다. 다음으로 파인-튜닝을 진행합니다. 앗 이런, 파인 튜닝 시 에러가 떴네요. 확인해 보니
ChatGPT와 Pinecone(Vector DB)과 연동하여 워드프레스 기반으로 AI챗봇을 구성할 경우 답변 제공 시 기본 post 타입으로 질문/답변을 제공할 수 있는데, 그 외 커스텀 데이터에 대한 답변 제공 시 임의의 타입을 새로 추가해야 합니다. 다음은 커스텀 타입의 한
현재 BCT AI Chatbot 메뉴는 다음과 같이 총 4개 서브 메뉴로 구성되었습니다. 메뉴는 Settings, Embeddings, AI Training, Chatbot으로 구성되어 있습니다. Chatbot 에는 챗봇 설정을 위한 Chat, Logs, Settings의 3개 탭이 있습니다. 각각에 대한 설명은 추후 진행하겠습니다.
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© BCT ONE Inc. + make BCT. All Rights Reserved.
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