제목: Cognita – 사용자 정의 가능한 강력한 RAG 프레임워크
Cognita는 RAG 시스템을 구축하고 사용자 정의할 수 있는 강력하고 유연한 오픈소스 프레임워크입니다. 데이터 소스, 파서, 임베더, 벡터 DB, 재순위 모델 등 다양한 구성 요소를 모듈화하여 쉽게 확장하고 커스터마이징할 수 있습니다. 또한 직관적인 UI를 통해 데이터 소스 관리, 컬렉션 생성, 쿼리 입력 등의 작업을 간편하게 수행할 수 있어 개발자와 사용자 모두가 효과적으로 RAG 시스템을 활용할 수 있습니다.
ChatGPT를 단일 프롬프트를 사용해 AutoGPT로 변환하는 것은 인공지능 분야에서 큰 진보로, 이를 통해 생성된 챗봇 Professor Synapse는 다양한 작업과 사용자 정의가 가능합니다. Professor Synapse는 플러그인과 함께 작동하여 데이터 분석과 시각화 같은 고급 작업도 수행할 수 있습니다. 이러한 기능과 사용자 친화적인 디자인을 통해, Professor Synapse는 AI와 상호 작용하는 새로운 방식을 제공합니다.
이 글에서는 OpenAI API를 사용하여 자신만의 챗봇을 훈련시키고 테스트하는 방법과, 그것을 전 세계와 공유할 수 있는 웹 앱으로 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.
How to Build an Intelligent QA Chatbot on your data with LLM or ChatGPT How to deploy a LLM chatbot LLM(대규모 언어 모델)에 의해 강화된 지능형 챗봇의 세계를 소개합니다. 이 글에서는 조직의 질문 응답 챗봇에 LLM을 원활하게 통합하는 방법에 대해 깊이 다루겠습니다. 고수준의 시스템 디자인 요소와 코드 구현의 세세한 부분까지 깊숙이 소개합니다. 여러분의 Postgres 데이터베이스를…
이 블로그에서는 오픈소스 LLMs를 사용하여 챗봇을 만드는 방법을 배울 것입니다. 우리는 Lit-GPT와 LangChain을 사용할 것입니다. Lit-GPT는 튜닝과 추론을 위한 오픈소스 LLMs의 최적화된 모음입니다. 이는 Falcon, Llama 2, Vicuna, LongChat 및 기타 성능이 뛰어난 오픈소스 대형 언어 모델을 지원합니다.
Vicuna-13B는 사용자가 공유한 대화를 통해 LLaMA 모델을 미세조정하여 개발된 오픈 소스 챗봇입니다. 초기 평가에서는 GPT-4를 기준으로 Vicuna-13B가 OpenAI ChatGPT와 Google Bard의 품질의 90% 이상을 달성하며, 다른 모델들보다 90% 이상의 경우에서 더 나은 성능을 보였습니다. Vicuna의 훈련 비용은 대략 $300입니다.
OpenAI의 ChatGPT 4는 사용자 지정 지침 기능을 통해 개인과 기업에게 특별하고 맞춤화된 결과를 제공합니다. 이 기능의 원리를 정확히 이해하고 적절한 팁을 활용함으로써 사용자는 AI와의 상호작용을 크게 개선할 수 있습니다. 이는 일상의 업무를 더 높은 정확도와 편의성으로 지원하는 데 큰 도움이 됩니다.
