AI Agent(LangChain, RAG)

AI Agent 개발 시작.https://openai.com/ko-KR/ 접속api key 생성API key를 발급받은 후 저장해 놓으시길 바랍니다.만약, 저장을 못하셨다면 재발급 받으세요.

사용자 입력에 대한 직접적인 응답 생성대화 문맥을 개발자가 직접 관리.(새로운 대화 시작시 이전 대화 내용을 개발자가 직접 제공해야함)실제 사용 예시: \- 고객 지원: 고객의 질문에 대해 실시간으로 응답하는 챗봇 시스템. \- 대화형 학습 시스템: 학생이 질문을

비동기 호출 이전 api 호출을 통한 AI응답을 받는 코드를 작성했었다. 그러나, 한 번의 응답을 받기 위해서는 짧지 않은 시간이 소요된다는걸 알게되었을 것이다. 하나의 질문에 대해서만 응답이 필요하다면 상관 없지만 여러 질문을 하거나 서비스로 제공하여 사용자가 많아진

챗봇 만들기 OpenAI API를 활용하여 챗봇을 만든다. 간단 예제 코드 작성 결과 첨부한 결과 이미지와 같이 위 코드로는 챗봇이 이전 대화를 기억하지 못한다. 대화 기억 id를 사용하여 이전에 나누었던 대화를 기억할 수 있도록 코드 작성 결과 이제까지 A

https://huggingface.co/ 에 접속하여 openai/whisper-large-v3-turbo 검색.예제를 통해서 실행하면 되지만 기본적으로 ffmpeg이 설치되어 있어야함.https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/

기능 추가 pyannote/speaker-diarization-3.1 해당 모델도 음성을 텍스트로 변환해주는 모델인데, 음성에서 나오는 대상을 구분하여 나타낼 수 있다는 차이점이 있다. 사용하기위해서는 HuggingFace에 접속하여, 회원가입 및 로그인 후 우측 상단