#AI #OpenAI #Chatbot #Cloud #WordPress
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
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
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:
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
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