GPT 액션 구축 및 활용 가이드
GPT 액션은 사용자가 OpenAPI 사양을 사용하여 외부 API와의 상호 작용을 정의할 수 있게 하며, 이를 통해 GPT는 데이터베이스, 이메일 시스템 등과 연결되어 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자는 GPT의 가시성을 설정하고, 인증 방법을 선택하여 액션을 구성할 수 있으며, 이렇게 구성된 GPT는 사용자 요청에 따라 API를 통해 정보를 검색하고 응답합니다.
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ChatGPT의 새로운 발전과 GPTs의 맞춤형 활용
OpenAI는 사용자 맞춤형 GPTs를 개발하여 ChatGPT의 기능을 확장하고, 다양한 사용 사례에 적용 가능하게 했습니다. ChatGPT Plus는 이제 더 최신 정보를 포함하고 사용자 경험을 개선했으며, 여러 기능을 한 곳에서 쉽게 접근할 수 있도록 했습니다.
OpenAI의 GPT Store: 창의적인 AI 창작물의 새로운 장
GPT Store에 자신의 GPT를 등록하기 위해서는 폭력적이거나 로맨틱한 내용을 금지하는 등의 기본 규칙을 준수해야 하며, 독특하고 사용자의 관심을 끌 수 있는 챗봇 개발이 중요합니다. 시장 조사와 인기도 파악을 통해, 사용자의 필요와 시장 동향을 반영하는 창의적이고 차별화된 GPT를 설계하는 것이 성공의 핵심입니다.
OpenAI, GPT 스토어 출시 및 맞춤형 GPT 제공
OpenAI가 GPT 스토어를 출시했으며, 사용자들은 여기서 자신들이 만든 챗봇을 공유할 수 있습니다. 이 플랫폼은 OpenAI의 유료 구독자들에게 맞춤형 GPT 생성과 사용을 가능하게 합니다.
OpenAI 어시스턴트의 작동 방식
OpenAI의 어시스턴트 API는 개발자가 다양한 작업을 수행할 수 있는 강력한 AI 어시스턴트를 구축할 수 있도록 설계되었으며, 현재 베타 단계에 있습니다. 이 API를 통해 어시스턴트는 대화 스레드를 관리하고, 실행 단계를 통해 다양한 도구를 호출하며, 메시지에 주석을 달 수 있습니다. 하지만 베타 기간 동안 스트리밍 출력, 폴링 없는 알림, DALL·E 도구 사용, 이미지를 포함한 메시지 생성 등의 기능에 대한 제한이 있으며, 이러한 기능들은 향후 지원될 예정입니다.
OpenAI Developer Day Keynote: 어시스턴트 API 베타
어시스턴트 API는 여러분의 애플리케이션 내에서 AI 어시스턴트를 구축할 수 있게 해줍니다. 어시스턴트는 지시사항을 가지고 있으며, 모델, 도구, 지식을 활용하여 사용자의 질문에 답변할 수 있습니다. 현재 어시스턴트 API는 세 가지 유형의 도구를 지원합니다:
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 모델링
RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델링은 문서 기반의 질문 응답 시스템을 제공하여, 사용자의 질문에 대해 관련 문서를 찾아내고 이를 바탕으로 답변을 생성합니다. 그러나 이러한 시스템은 상업적 측면에서 비용, 환상(hallucinations), 규칙 적용, 그리고 캐싱과 같은 여러 문제점을 안고 있어, 이를 해결하기 위한 다양한 기술적 접근법과 개선 방안이 제시되고 있습니다. 특히, 스마트 캐시와 두 단계 응답 시스템은 비용을 줄이고 답변의 정확성을 높이며, 이는 고객 지원 또는 새로운 직원 온보딩과 같은 비즈니스 환경에서 특히 유용할 수 있습니다.
LangChain의 문서 처리 전략: 스터핑, 맵리듀스, 리파인, 맵 리랭크
LangChain은 스터핑, 맵리듀스, 리파인, 그리고 맵 리랭크와 같은 다양한 청킹 및 처리 전략을 사용하여 문서를 분석하고 요약합니다. 스터핑 전략은 직접적인 입력 처리를, 맵리듀스는 병렬 처리와 누적을, 리파인은 반복적인 정제를 통해, 그리고 맵 리랭크는 초기 프롬프트 실행과 점수 기반 재정렬을 통해 문서 처리를 최적화합니다. 이러한 전략들은 서로 다른 문서 분석 및 요약 요구 사항에 따라 LangChain에서 효율적으로 사용될 수 있습니다.
개발자를 위한 벡터 임베딩: 기초
벡터 임베딩은 검색부터 AI 어시스턴트에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 사용되는 많은 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘의 기본 구성 요소입니다. 이 분야에서 자신만의 애플리케이션을 구축하려고 한다면 어느 시점에는 벡터 임베딩에 부딪힐 것입니다.
Chroma DB 임베딩
크로마(Chroma)는 인기 있는 임베딩 제공자들에 대한 경량 래퍼를 제공하므로, 앱에서 이들을 쉽게 사용할 수 있게 해줍니다. 크로마 컬렉션을 생성할 때 임베딩 함수를 설정할 수 있으며, 이 함수는 자동으로 사용되거나, 직접 호출하여 사용할 수 있습니다.