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카카오 챗봇
심심이와 상담하기
Description
카카오톡 기반 AI채팅 서비스. 텍스트 기반 대화를 위해서는 "/ask", 이미지 생성요청을 위해서는 "/img"를 문장 앞에 기술 하십시요.
Develope Features
- Client : kakao API Service
- Gateway : AWS API Gateway
- Backend : AWS EC2 and Lambda
- NLU/G : OpenAI ChatGPT
Service
다음 링크 클릭 : [심심이]
텔레그램 챗봇
kichul bot에 문의하기
Description
텔레그램 기반 AI채팅 서비스. 텍스트 기반 대화를 위해서는 "/ask", 이미지 생성요청을 위해서는 "/img"를 문장 앞에 기술 하십시요.
Develope Features
- Client : Telegram API Service
- Gateway : AWS API Gateway
- Backend : AWS EC2 and Lambda
- NLU/G : OpenAI ChatGPT
Service
다음 링크 클릭 : [kichul bot]
AI아바타
myself agent
Description
나를 똑같이 따라하는 가상의 아바타
Develope Features
- Client : Node.js
- Gateway : Express
- Backend : AWS Lambda and Cloudflare Pages
- NLU/G : OpenAI ChatGPT
- Advertisement : kakao adfit
Service
다음 링크 클릭 : [AI아바타]
자유대화 봇
AI친구와 대화하기
Description
친구와 대화 하듯이 자유롭게 이야기 하고 공감있는 대화를 하는 봇. 현재 영어만 제공 함
Develope Features
- Client : Streamlit
- NLU/G : Meta Llama2
Service
다음 링크 클릭 : [친구 봇]
약관정보답변 봇
약관 봇
Description
RAG기반 KT약관정보 확인 서비스. kt포탈에 공시되어 있는 "전기통신서비스 이용기본약관"에 대해서만 학습 되어 있음
Develope Features
- Front Page : Gradio
- Embedding : Langchain OpenAIEmbeddings
- VctorDB : Langchain ChromaDB
- Backend : huggingface spaces
- NLG : OpenAI ChatGPT
Service
다음 링크 클릭 : [약관봇]
/* ==================================================
핵심코드
================================================== */
loader = DirectoryLoader('크롤링데이터 경로', glob="*.txt", loader_cls=TextLoader)
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
source_lst = []
for i in range(0, len(texts)):
source_lst.append(texts[i].metadata['source'])
embedding = OpenAIEmbeddings()
vectordb = Chroma.from_documents(
documents=texts,
embedding=embedding)
retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0),
chain_type="stuff",
retriever=retriever,
return_source_documents=True)
# 인터페이스를 생성.
with gr.Blocks() as demo:
chatbot = gr.Chatbot(label="kt약관 답변 봇") # 약관 봇 레이블을 좌측 상단에 구성
msg = gr.Textbox(label="질문해주세요!") # 하단의 채팅창의 레이블
clear = gr.Button("대화 초기화") # 대화 초기화 버튼
# 챗봇의 답변을 처리하는 함수
def respond(message, chat_history):
result = qa_chain(message)
bot_message = result['result']
bot_message += ' # sources :'
# 답변의 출처를 표기
for i, doc in enumerate(result['source_documents']):
bot_message += '[' + str(i+1) + '] ' + doc.metadata['source'] + ' '
# 채팅 기록에 사용자의 메시지와 봇의 응답을 추가.
chat_history.append((message, bot_message))
return "", chat_history
# 사용자의 입력을 제출(submit)하면 respond 함수가 호출.
msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
# '초기화' 버튼을 클릭하면 채팅 기록을 초기화.
clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)
음성상담 봇
음성으로 상담하기
Description
음성대화기반 비서 서비스. ChatGPT key정보는 서비스 좌측 상단에 직접 입력하여야 함.
Develope Features
- Front Page : Streamlit
- STT : OpenAI Whisper AI
- TTS : Google Translate TTS
- NLU/G : OpenAI ChatGPT
Service
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LTM - 준비 중
Large Twin Model
Description
사용자의 행위를 다 계층 구조로 추상화 하여 이를 그대로 학습하는 모델
Develope Features
Model Structure - example
you should see the LTM datas in the our technology documentation.
/* ==================================================
Model Options
================================================== */
BRUSHED.slider = function(){
$.supersized({
// Functionality
slideshow : 1, // Slideshow on/off
autoplay : 1, // Slideshow starts playing automatically
start_slide : 1, // Start slide (0 is random)
stop_loop : 0, // Pauses slideshow on last slide
random : 0, // Randomize slide order (Ignores start slide)
slide_interval : 12000, // Length between transitions
transition : 1, // 0-None, 1-Fade, 2-Slide Top, 3-Slide Right, 4-Slide Bottom, 5-Slide Left, 6-Carousel Right, 7-Carousel Left
transition_speed : 300, // Speed of transition
new_window : 1, // Image links open in new window/tab
pause_hover : 0, // Pause slideshow on hover
keyboard_nav : 1, // Keyboard navigation on/off
performance : 1, // 0-Normal, 1-Hybrid speed/quality, 2-Optimizes image quality, 3-Optimizes transition speed // (Only works for Firefox/IE, not Webkit)
image_protect : 1, // Disables image dragging and right click with Javascript
// Size & Position
min_width : 0, // Min width allowed (in pixels)
min_height : 0, // Min height allowed (in pixels)
vertical_center : 1, // Vertically center background
horizontal_center : 1, // Horizontally center background
fit_always : 0, // Image will never exceed browser width or height (Ignores min. dimensions)
fit_portrait : 1, // Portrait images will not exceed browser height
fit_landscape : 0, // Landscape images will not exceed browser width
// Components
slide_links : 'blank', // Individual links for each slide (Options: false, 'num', 'name', 'blank')
thumb_links : 0, // Individual thumb links for each slide
thumbnail_navigation : 0, // Thumbnail navigation
slides : [ // Slideshow Images
{image : '_include/img/slider-images/image01.jpg', title : '', thumb : '', url : ''},
{image : '_include/img/slider-images/image02.jpg', title : '', thumb : '', url : ''},
{image : '_include/img/slider-images/image03.jpg', title : '', thumb : '', url : ''},
{image : '_include/img/slider-images/image04.jpg', title : '', thumb : '', url : ''}
],
// Theme Options
progress_bar : 0, // Timer for each slide
mouse_scrub : 0
});
}