728x90 반응형 전체 글304 [LLM 기초] 스트림릿(Streamlit) 이번에는 지난 시간에 만든 챗봇 로직에 '얼굴'을 입혀줄 차례입니다! 파이썬 코드 몇 줄만으로 근사한 웹 UI를 만들 수 있는 스트림릿(Streamlit)을 활용해 보겠습니다. 🎨프론트엔드 지식이 없어도 걱정 마세요. 파이썬만 알면 누구나 멋진 챗봇 앱을 완성할 수 있습니다. 1. 스트림릿(Streamlit)이란?스트림릿은 데이터 과학자나 AI 엔지니어가 데이터 애플리케이션이나 대시보드를 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 돕는 파이썬 기반 오픈소스 프레임워크입니다.HTML/CSS/JS 몰라도 OK: 파이썬 코드만으로 웹 화면이 구성됩니다.빠른 프로토타이핑: 아이디어를 바로 웹 서비스 형태로 구현하기에 최적입니다.활발한 커뮤니티: 다양한 예제와 갤러리가 있어 참고하기 좋습니다. 2. 개발 환경 준비하기가장 먼.. 2026. 3. 13. [LLM 기초] 멀티턴(Multi-turn) 안녕하세요! 오늘은 OpenAI API를 활용해 "기억력이 좋은" 똑똑한 챗봇을 만드는 법을 알아보겠습니다.단순히 묻고 답하는 것을 넘어, 이전 대화의 맥락을 완벽하게 이해하는 멀티턴(Multi-turn) 대화 방식을 구현하는 세 가지 단계를 차근차근 설명해 드릴게요. 💡 1. 멀티턴(Multi-turn) 대화란 무엇일까요?우리가 친구와 대화할 때 "나 어제 피자 먹었어"라고 말한 뒤, "그거 맛있었어?"라고 물으면 친구는 '그거'가 '피자'라는 것을 바로 알죠? 이처럼 여러 번의 대화 흐름(Turn) 속에서 이전 맥락(Context)을 기억하고 반응하는 방식을 멀티턴 대화라고 합니다.반면, 매번 앞선 내용을 까먹고 새로운 질문으로만 인식한다면 싱글턴(Single-turn) 대화가 됩니다. 챗봇이 정말.. 2026. 3. 13. [LLM 기초] 인공지능과 대화하는 기술: 프롬프트 엔지니어링 전략 생성형 AI 모델(GPT, Claude, Gemini 등)에게 어떤 말을 던지느냐에 따라 답변의 질은 천차만별로 달라집니다. 단순히 "질문"하는 단계를 넘어, 모델이 맥락과 역할을 완벽히 이해하도록 입력을 설계하는 것이 바로 프롬프트 엔지니어링의 핵심입니다. 1. 프롬프트 엔지니어링의 핵심 기법 6가지효과적인 프롬프트를 만들기 위해 반드시 알아야 할 6가지 전략을 표로 정리했습니다.기법설명예시역할 부여 (Role)특정 페르소나를 설정해 전문성 유도"당신은 20년 경력의 시니어 개발자입니다."맥락 제공 (Context)배경 정보나 참고 데이터를 명시"아래는 지난달 매출 데이터입니다. 이를 바탕으로..."출력 형식 지정응답의 형태(JSON, 리스트 등)를 지시"결과를 표 형식으로 정리하고 3줄 요약해 줘.".. 2026. 3. 10. [LLM 기초] 차세대 표준, Responses API 완벽 가이드 최근 OpenAI는 개발자들이 더 쉽고 효율적으로 에이전트를 개발할 수 있도록 Responses API를 선보였습니다. 기존 Chat Completions의 간결함과 Assistants API의 강력한 기능을 하나로 합친 결정체라고 할 수 있습니다. 1. 왜 Responses API인가? (주요 특징)기존 방식에 불편함을 느끼셨던 분들이라면 반가울 만한 특징들이 가득합니다.서버 측 상태 관리 (Stateful): 이제 매번 전체 대화 기록을 모델에 보낼 필요가 없습니다. 서버에서 대화 맥락을 관리하므로 비용과 성능 면에서 훨씬 유리합니다.강력한 내장 도구 (Built-in Tools): 웹 검색, 파일 검색, 코드 인터프리터 등을 API 레벨에서 기본으로 지원합니다.개발 복잡성 감소: Assistants.. 2026. 3. 10. 이전 1 2 3 4 ··· 76 다음 728x90 반응형