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기본 설정 및 디렉터리 생성 LangChain 라이브러리 설치 파이썬 가상환경에 langchain 라이브러리와, 함께 쓰일 패키지들을 전부 설치합니다. 디렉터리 구조 CORE core/config.py 기존 config.py에서 해당 내용을 추가합니다. 사용할 모델의 API Key나, 사용할 모델명을 정의합니다. LLM LLM 모델과
프롬프트 동작 방식 우선 프롬프트를 작성하고 Generate버튼을 누르면 작성한 폼데이터를 서버로 전송합니다. 서버는 폼데이터를 전달 받고 bctai_stream메서드를 찾아서 실행시킵니다. bctai_stream메서드에서는 openai api로 클라이언트에서 받은 데이터와 함께 스트리밍 방식으로 요청하게 됩니다. 위에 보이는 코드는 openai에게 요청할때 보내는
기존에 있던 bct ai chatbot 플러그인 / audio / logs 에 있는 로그는 bct ai chatbot 플러그인 / audio / Audio Converter에서 변경한 log기록만 기록됩니다. 그래서 추가로 데이터 테이블을 만들고 chatbot에서 TTS가 작동되면 테이블에 기록하도록 만들었습니다.
OpenAI’s GPT (generative pre-trained transformer) 모델이 업데이트 됨에 따라 BCT 대화형 AI 0.6.0 버전에서도 최신 모델인 gpt-3.5-turbo를 적용하게 되었습니다. gpt-3.5-turbo-0613 모델이 BCT 대화형 AI에 공식 적용됨에 따라 훈련 데이터 포맷이 기존 prompt-completion format 대신 chat-completion format
이번에는 Cancel fine-tune 에 대해서 살펴 보겠습니다. Fine-tunes란 Manage fine-tuning jobs to tailor a model to your specific training data. Cancel fine-tune Path parameters fine_tune_id (string / 필수) The ID of the fine-tune job to cancel
정의 Files are used to upload documents that can be used with features like Fine-tuning. API 총 5개 API가 있고, 이번에는 Retrieve file content 살펴 보겠습니다. List files / Upload file / Delete file / Retrieve
정의 Files are used to upload documents that can be used with features like Fine-tuning. API 총 5개 API가 있습니다. List files / Upload file / Delete file / Retrieve file / Retrieve file content 이
이번에는 Retrieve fine-tune 에 대해서 살펴 보겠습니다 (2) Retrieve fine-tune 제목 내용 설명 Request GET https://api.openai.com/v1/fine-tunes/{fine_tune_id} Gets info about the fine-tune job. Parameters fint_tune_id (string / 필수) The ID of the fine-tune job Request 샘플과 response
지난 글에서 OpenAI API 중 Embeddings와 Files에 대해 알아 보았고, 이 글에서는 Fine-tunes에 대해 살펴 보겠습니다. Fine-tunes API는 다음과 같이 총 6개 있습니다. (1) Create fine-tune Request POST https://api.openai.com/v1/fine-tunes Request body training_file (string / 필수) The
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