토끼개발자 조르디의 질주

[대회/데이콘-새싹톤🌱] 팀FBI 의 Major:IN 프로젝트 무박2일 새싹톤 참가 후기

팀FBI 새싹해커톤 참가하다어느 날 보게 된 새싹톤 포스터!외부 대회에 나간 적이 없었던 나는 이번 기회에 한번 나가볼까? 라고 생각했다.안그래도 캡스톤 디자인 수업 때 만들었던 프로젝트를 디벨롭 하자고 이야기가 나온 참이었기 때문! 그래서 곧바로 ~ FBI 톡방에 보내기 ~처음 이야기 한 것이 7월 6일인데, 모집 기간이 7월 12일까지라 급하게 준비를 해야했다.   [주제]생성형 AI를 활용한 약자와의 동행사회적 약자의 문제의 해결을 방점으로 하며, 생성형 AI의 활용은 관련만 있으면 활용한 것으로 간주됩니다. [설명]사회적 약자에게 실질적인 도움을 제공할 수 있는 아이디어를 제시하고 이를 구현 가능한 맞춤형 서비스 제안  나중에 우리 Major:IN 프로젝트에 대해사도 글을 하나 작성할거긴 한데 미..

👾 목표 👾LLM 기능을 활용한 웹페이지를 제작Langchain 을 이용해 언어모델에 필요한 여러 도구들을 불러오고,이것을 웹 화면애 적용해 서비스 형태로 만들자.1. 환경 변수1.1. 환경 변수 셋팅 하기 (윈도우) **참고**윈도우의 경우 환경변수를 새로 만들어 줍니다. LANGCHAIN_TRACING_V2, LANGCHAIN_ENDPOINT, LANGCHAIN_API_KEY, LANGCHAIN_PROJECT, OPENAI_API_KEY 다섯가지 환경 변수를 만들어 줍니다. 1.2. 환경 변수 셋팅 하기 (리눅스, Mac OS) **참고**리눅스의 경우 아래 내용을 ~/.bashrc     에 추가해 주세요.MacOS의 경우     ~/.bashrc    또는     ~/.zshrc     에 추..

1. 스트림릿(Streamlit) 소개1.1. 스트림릿(Streamlit) 이란?데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어를 위해 설계된 오픈소스 파이썬 라이브러리복잡한 웹 개발 지식 없이 간단한 파이썬 스크립트만으로 예쁘고 인터랙티브한 '데이터를 활용 웹 애플리케이션'을 빠르게 제작 가능간편한 사용 : 파이썬 코드 몇 줄만으로도 바로 웹 애플리케이션 실행 가능빠른 개발 속도 : 데이터 과학자와 개발자가 익숙한 파이썬 언어를 사용해 빠르게 프로토타입을 만들 수 있음1.2. 개발 환경Pycharm, VScode 등의 IDE 이용해 작업** jupyterlab, colab 등의 환경에서는 작업하기 어려울 수 있음 스트림릿 설치 전, 파이썬 가상환경 구축 필요( EX - pyenv, anaconda 등 ) > 파이참의..

1. 프로젝트 소개 및 환경 설정1.1. 프로젝트 소개👾LangChain 과 RAG 를 활용한 '서울시 정책 전문가 챗봇 만들기'최근 서울시에서 실행하는 정책을 참고해, 유저의 질문에 대답을 할 수 있도록 챗봇 만들기서울시 정책 PDF 문서를 데이터로 사용, ChatGPT 등의 LLM을 이용해 프로젝트를 진행1.2. 환경 설정LangChain 사용 위한 라이브러리 설치!pip install langchain-community!pip install langchain-openai 필수 환경 변수 설정 : 이전에 저장한 API KEY 입력# LangSmith API 키 설정os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = ""# LangSmith 프로젝트 이름 설정os.environ["LANGCH..

1. Langchain1.1. Langchain 이란- 자연어 처리(NLP) 기능을 강화하고, 언어 모델을 응용 프로그램에 통합하기 위한 도구 및 프레임워크를 제공하는 라이브러리- 개발자가 대화형 AI 시스템을 쉽게 구축할 수 있도록 설계되어 있다.- 특히, 여러 AI 기술을 하나의 유연한 인터페이스에 결합하여, 복잡한 대화형 AI 시스쳄을 보다 쉽게 개발할 수 있도록 지원 1.2. Langchain 의 다양한 기능프롬프트 템플릿 (Prompt templates): 효율적으로 언어모델에 문장을 전달 문서 로더(Document Loader): 다양한 형식의 문서를 불러올 수 있음 정보 검색(Retrieval): 대화형 AI 시스템이 필요한 정보를 효율적으로 찾아 사용자의 요구에 응답할 수 있게 하는 과정 ..

ChatGPT를 이용한 아이리스(IRIS) 품종 분류 프로젝트1. ChatGPT API를 이용해 질문에 답변을 할 수 있는 클래스를 만들어 봅시다. (모델은 "gpt-3.5-turbo"을 사용)from openai import OpenAIclass GptAPI(): def __init__(self, model, client): self.messages = [] self.model = model self.client = client def get_message(self, prompt): self.messages.append({"role": "user", "content": prompt}) stream = self.client.chat..

1. openai 라이브러리 설치pip를 이용해 openai 라이브러리를 설치!pip install openai 2. API Key 받아오기2.1. OpenAI 접속 및 로그인https://platform.openai.com/ 2.2. API 키 생성- 'create new secret key' 눌러 키 생성- 키값 복사해 저장 2.3. 키값 반영하기파이썬에서 문자열로 사용api_key = '키 값' 3. API 요청 보내보기3.1. 모듈 불러오기- OpenAI 모듈을 불러와 API 키를 적용- 인증키 전달from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key=api_key) 3.2. 질문 만들기- role : 'user (유저의 질문)', 'system (챗봇의 응답)'..