OpenAI

이 카테고리에 게시물 29개

속임수를 썼습니다: Sydney가 이제 10-K 보고서의 서사를 읽을 수 있습니다

전략적으로 범위를 7개 기업으로 제한하여 Big Tech 연간 보고서의 10년간 서사 콘텐츠를 읽도록 Sydney를 확장했습니다 — 비용 대 기능의 균형을 맞춘 방법입니다.

10년간의 SEC 데이터를 사용하여 금융 질문에 답하는 AI 에이전트를 만들었습니다 — 그리고 마침내 스트리밍 문제를 해결하여 실시간으로 검증 가능하게 만들었습니다.

Weaviate의 하이브리드 검색과 쿼리 구조화를 테스트하기 위해 챗봇 Sydney를 업그레이드했습니다 — 금융 챗봇을 500개 이상의 기업으로 확장하는 데 필요한 기능입니다.

FastAPI와 비동기 처리로 챗봇을 재구축하여 응답 시간을 단축하고 인터페이스를 단순화했습니다 — 타겟팅된 최적화가 어떻게 사용자 경험을 변화시켰는지 소개합니다.

코딩 실력 제로와 열정으로 챗봇 제작에 뛰어들었지만, v0.1이 CSV 데이터베이스와 원시적 청킹으로 이루어진 재앙이라는 것을 발견했습니다 — AI 에이전트가 저를 구해줄 때까지.

로드 트립 계획부터 제품 조사까지 1년간 AI를 사용한 후, 제 검색 습관이 지각변동적인 변화를 보여줍니다 — 그리고 퍼블리셔에게 경고를 보냅니다.

ML 기초부터 GenAI 앱 제작까지, 몇 달 만에 Andrew Ng의 7개 과정을 완료했습니다. 제로에서 첫 번째 LLM 애플리케이션 출시까지의 로드맵을 공유합니다.

Google Trends 데이터에 따르면 "error in moderation"이 미국에서 ChatGPT 관련 급상승 검색어 1위였으며, 사용자들이 다급하게 검색하는 광범위한 안정성 문제를 드러냅니다.

랜딩 페이지를 분석해 Google 최적화된 RSA 광고 카피를 몇 분 만에 생성하는 GPT-4 도구를 만들었습니다 — Google의 최신 모범 사례를 자동으로 따르면서 수시간의 작업을 절약합니다.

4-6주에 걸쳐 GPT-4의 성능이 급격히 저하되는 것을 경험했습니다 — 결국 Claude Pro를 결제하게 되었습니다. 무엇이 문제이고 어떤 대안이 실제로 효과가 있는지 정리했습니다.

1주일 만에 챗봇을 재구축했습니다. 기본 게시물 요약에서 청킹, 보안, 메타데이터가 포함된 전문 검색으로 업그레이드한 과정과 AI 성능과 비용의 균형에 대해 배운 것을 공유합니다.

코딩 지식 제로에서 GPT API와 ChatGPT 4의 도움으로 5개월 만에 작동하는 챗봇을 만들었습니다 — 완전 초보자로서 어떻게 했고 무엇을 배웠는지 공유합니다.