단일 프롬프트를 사용하여 ChatGPT를 AutoGPT로 변환하세요.

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.

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OpenAI GPT-3.5 Turbo와 GPT-4 비용 및 출력 결과 비교

영어에 비해 다른 언어에서는 AI 이용료가 최대 15배 더 비싸다 OpenAI 비용 페이지 (2023년 9월 3일) 한글의 토큰 수 계산 오픈AI의 언어 모델에는 여러 모델이 있으며, 각각 다른 능력과 가격 포인트를 가지고 있습니다. 가격은 1,000 토큰당입니다. 토큰을 단어의 조각으로 생각할 수 있으며, 1,000 토큰은 대략 750단어입니다. 이 문단은 35 토큰입니다. (*영어기준) 오픈AI의 토큰나이저를 사용하여 다음…

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MetaGPT: 지금 당장 사용할 수 있는 최고의 AI 에이전트에 대한 완벽한 가이드

MetaGPT는 대형 언어 모델을 활용한 다중 에이전트 시스템입니다. 이 시스템은 프로젝트 관리 기능과 코드 생성 능력을 결합하여 복잡한 작업을 자동화합니다. MetaGPT의 아키텍처는 기초 구성 요소 계층과 협업 계층으로 나뉩니다. 이 시스템은 지식 공유와 표준화된 운영 절차(SOPs)를 통해 에이전트 간의 협업을 효율적으로 관리합니다.

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PromptLayer: 프롬프트 엔지니어링을 위한 플랫폼

PromptLayer는 프롬프트 엔지니어링을 위한 플랫폼으로, OpenAI의 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 같은 언어 모델에 대한 요청을 추적, 관리, 공유할 수 있게 돕습니다. 프롬프트 엔지니어링은 언어 모델에게 특정 작업을 수행하도록 지시하는 프롬프트를 생성하고 최적화하는 과정을 의미합니다.

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Chroma DB 사용자 가이드 : Python

Chroma DB는 벡터 데이터베이스로, 임베딩을 관리하고 검색할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 데이터베이스는 컬렉션을 생성, 검색, 업데이트, 삭제하는 기능과 메타데이터 및 문서 내용에 대한 필터링, 기본 인증 및 정적 API 토큰 인증과 같은 인증 옵션을 포함하여 다양한 방법으로 데이터를 쿼리하고 관리할 수 있습니다. 클라이언트와 서버 설정을 통해 인증을 구성하고, 서버 실행 및 클라이언트 연결을 쉽게 설정하여 Chroma DB의 기능을 활용할 수 있습니다.

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ChatGPT로 돈을 벌 수 있는 100가지 방법

*100 Ways to Make Money with ChatGPT (with prompts) *Chatgpt 로 돈버는 방법 100가지 알려줘 1. 글쓰기 ChatGPT를 이용하여 다른 사람을 대신해 글을 써주는 대필작가가 될 수 있습니다. -미래의 디스토피아 사회를 배경으로 한 스릴 넘치는 범죄 소설을 위해 매력적인 줄거리와 역동적인 캐릭터를 만들어죠. 2. 동영상 스크립트 작성 YouTube 튜토리얼이나 설명 영상 등의 스크립트를 작성하는 경우,…

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새로운 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링 기술: 프로그램 시뮬레이션

New ChatGPT Prompt Engineering Technique: Program Simulation 프롬프트 엔지니어링 분야는 다양한 레벨에서 매우 흥미로운 것들을 제공합니다. Chain-of-Thought (CoT), Instruction-Based, N-shot, Few-shot, 그리고 Flattery/Role Assignment 같은 창의적인 전략을 포함하여, 이러한 기술은 다양한 요구에 맞게 프롬프트를 맞춤화하는 데 사용됩니다. 이러한 메서드들은 각각 다양한 장점과 한계를 가지고 있지만, 대화형 에이전트로부터 더 신뢰할 수 있거나 전문화된 출력을 생성하는 공통의…

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Generative AI with Large Language Models

Generative AI & LLMs 이번 강의에서는 큰 틀을 설정해 보려고 합니다. 대규모 언어 모델(LLM), LLM의 사용 사례, 모델이 어떻게 작동하는지, 프롬프트 엔지니어링, 창의적인 텍스트 출력을 만드는 방법, 그리고 생성 AI 프로젝트의 생명주기를 개요화하는 것에 대해 이야기할 것입니다. 이 강의에 관심이 있다면, 아마도 이미 생성 AI 도구를 시도해 보았거나, 시도해 보고 싶다는 것을 의미할 것입니다. 챗봇이든…

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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.

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