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gpt document trained chatbot builder

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GPT 문서 교육을 받은 챗봇 빌더

GPT-Document-Trained-Chatbot-Builder는 사용자가 제공된 문서의 내용을 기반으로 질문에 답할 수 있는 AI 챗봇을 만들 수 있는 강력한 도구입니다. 챗봇은 텍스트 이해 및 처리를 위해 OpenAI의 GPT-3.5 및 text-embedding-ada-002 모델을 사용하여 구축되었습니다. text-embedding-ada-002에서 생성된 임베딩은 고성능 벡터 검색 및 저장 서비스인 Pinecone을 사용하여 저장됩니다.

이 도구를 사용하면 사용자는 다양한 형식(예: PDF, Word 또는 Markdown)의 문서를 업로드하고 텍스트를 추출하며 AI 챗봇이 해당 문서의 정보를 기반으로 정확하게 이해하고 응답하도록 훈련할 수 있습니다.

사용된 기술

OpenAI GPT-3.5: 텍스트를 생성하고 질문에 답하기 위한 강력한 언어 모델입니다.
Text-embedding-ada-002: 텍스트를 숫자 벡터로 변환하는 데 사용되는 임베딩 모델입니다.
Pinecone: 확장 가능한 고성능 벡터 저장 및 검색 서비스입니다.
Python: 챗봇 처리 및 교육을 위한 백엔드 프로그래밍 언어입니다.
Flask: 사용자가 챗봇과 상호 작용할 수 있는 웹 인터페이스를 만드는 데 사용되는 경량 웹 프레임워크입니다.

특징

문서 업로드: 사용자는 PDF, Word, Markdown 등과 같은 다양한 형식의 문서를 업로드할 수 있습니다.
텍스트 추출: 도구는 업로드된 문서에서 자동으로 텍스트를 추출합니다.
AI 챗봇 훈련: 추출된 텍스트는 GPT-3.5 및 text-embedding-ada-002 모델을 기반으로 AI 챗봇을 훈련하는 데 사용됩니다.
Pinecone 저장소: text-embedding-ada-002에 의해 생성된 임베딩은 효율적인 검색 및 일치를 위해 Pinecone에 저장됩니다.
다국어 지원: 챗봇은 여러 언어로 교육을 받고 질문에 답변할 수 있습니다.
맞춤형 챗봇: 사용자는 질문에 답할 때 챗봇이 따라야 할 구체적인 지침을 제공할 수 있습니다.