Athena for Search: 새로운 검색 시대의 시작

검색을 위한 아테나

인용 검색을 위한 Athena

검색용 Athena는 Perplexity AI에 대한 무료 오픈 소스 고성능 대안입니다. 우리의 최우선 순위는 신뢰할 수 있는 다중 모드 LLM 지원 검색을 제공하는 것입니다. 아래에서 시작하거나 search.apac.ai를 방문하세요.

용법

저장소 복제

 git clone https://github.com/kyegomez/Athena-for-Search.git

종속성을 설치합니다.
```
 npm i
```
환경 변수 설정
Athena는 환경 변수를 사용하여 API 키와 같은 민감한 정보를 처리합니다. 프로젝트의 루트 디렉터리에 .env 파일을 만들어야 합니다.
```
touch .env
```
그런 다음 텍스트 편집기에서 .env 파일을 열고 다음 줄을 추가합니다.
```
 ATHENA_API_KEY=<Your OpenAI Key>
GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID=<Your Google Custom Search Engine ID>
GOOGLE_API_KEY=<Your Google Custom Search API Key>
```
실제 키로 자리 표시자 필드를 채웁니다. 예를 들어 OpenAI 키가 "1234abcd"인 경우 .env 파일은 다음과 같습니다.
```
 ATHENA_API_KEY=1234abcd
GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID=<Your Google Custom Search Engine ID>
GOOGLE_API_KEY=<Your Google Custom Search API Key>
```
파일을 저장하고 텍스트 편집기를 종료합니다.
아테나를 실행
이제 Athena를 실행할 준비가 되었습니다.
```
npm start
```
이제 Athena가 로컬 호스트에서 실행될 것입니다!
아테나를 호출합니다.
```
 npm run dev
```

환경 변수

환경 변수는 동작과 모드(예: 개발과 프로덕션 간 전환)를 전환하고 비밀 키를 안전하게 유지할 수 있도록 해주기 때문에 Athena 개발의 기본 부분입니다. 다음은 Athena에서 사용되는 환경 변수입니다.

ATHENA_API_KEY : OpenAI API 키입니다. 이는 OpenAI API에 요청하는 데 사용됩니다. OpenAI 대시보드에서 이 키를 얻을 수 있습니다.
GOOGLE_SEARCH_ENGINE_ID : Google 맞춤검색 엔진 ID입니다. 이 ID는 Google에서 맞춤 검색결과를 만드는 데 필요합니다. Google 개발자 콘솔에서 맞춤검색 엔진을 설정하면 이 ID를 얻을 수 있습니다.
GOOGLE_API_KEY : Google 맞춤 검색 API 키입니다. 이 키는 애플리케이션을 인증하고 API 요청을 승인하는 데 사용됩니다. Google 개발자 콘솔에서 이 키를 얻을 수 있습니다.

.env 파일이나 비밀 키가 포함된 기타 파일을 버전 관리에 커밋하지 마세요. 이는 나쁜 습관으로 간주되며 애플리케이션의 보안을 손상시킬 수 있습니다.

미래를 향한 우리의 여정

Athena는 정체되어 있지 않습니다. 그녀는 끊임없이 진화하는 존재입니다. 우리는 혁신과 유틸리티의 스타를 중심으로 앞으로 나아갈 방향을 계획합니다.

로드맵

Athena는 인류의 지식 추구에 더 나은 서비스를 제공하기 위해 항상 성장하고 진화하고 적응하는 살아있는 존재입니다. 우리는 가능한 것의 경계를 넓히는 동시에 Athena의 기능을 개선하고, 혁신하고, 강화하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 우리의 로드맵은 미래에 대한 야심찬 비전을 향한 여정을 보여줍니다.

즉시 실행 가능한 항목

답변 속도 향상 : 웹페이지 스크래핑을 Google Search API, Bing 또는 둘 다로 대체하는 작업을 시작할 예정입니다. 검색 API를 활용하면 Athena의 답변 생성 속도를 크게 높일 수 있습니다. 이는 비용 및 요율 제한을 회피하는 데 사용되었던 이전 스크래핑 방법에서 벗어난 것입니다.
후속 검색 : 보다 자세하고 미묘하며 계층화된 정보를 제공하기 위해 Athena는 초기 검색 결과를 기반으로 "후속" 검색을 수행할 수 있는 기능을 얻게 됩니다. 이를 통해 사용자는 주제를 더 깊이 파고들어 더 많은 정보와 포괄적인 탐색이 가능해집니다.
프롬프트 개선 : OpenAI API를 호출하는 데 사용되는 프롬프트를 개선하기 위해 노력할 것입니다. 보다 정확하고 상황을 인식하는 프롬프트를 작성함으로써 Athena는 보다 정확하고 관련성이 높은 답변을 생성할 수 있습니다. 그래프, 데이터 시각화 및 다중 양식 쿼리 반환
데이터 소스 확장 : 우리는 텍스트가 아닌 davinci-003 모델에서 소싱을 활성화하여 Athena가 활용할 수 있는 정보의 다양성을 높이는 것을 목표로 합니다. 이렇게 하면 가능한 답변의 범위가 넓어지고 사용자 쿼리에 대해 보다 균형 잡힌 응답을 제공할 수 있습니다.
개인화 모델 : 모델 검색 마켓플레이스를 통해 CHATGPT, Clauda, Athena Native 등 자신만의 모델을 선택할 수 있도록 도와주는 기능입니다. 우리는 사용자가 답변 합성을 위해 개인화된 모델을 훈련할 수 있는 시스템을 개발할 계획입니다. 이러한 개인화를 통해 Athena는 각 사용자의 고유한 요구 사항과 선호도를 이해하고 생성된 답변의 정확성과 관련성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

이러한 즉각적인 개선을 통해 Athena의 성능과 기능이 크게 향상되어 검색 및 학습을 위한 더욱 강력한 도구가 될 것입니다. 우리는 이러한 발전을 추진하면서 그것이 열어줄 새로운 가능성의 지평을 간절히 기대하고 있습니다.