·AI
3개월 후: 여전히 코딩 중, 여전히 배우는 중, 여전히 (가끔) 막히는 중
AI 어시스턴트를 활용한 10개월의 코딩 후, 그것들이 인턴과 같다는 것을 배웠습니다 — 강력하지만 구체적인 지시가 필요합니다. 즉, 느린 챗봇을 빠르게 만드는 것 같은 실제 문제를 해결하려면 프레임워크를 깊이 이해해야 합니다.
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·AI
현재 챗봇 업그레이드
Weaviate의 하이브리드 검색과 쿼리 구조화를 테스트하기 위해 챗봇 Sydney를 업그레이드했습니다 — 금융 챗봇을 500개 이상의 기업으로 확장하는 데 필요한 기능입니다.
·AI
자체 평가 금융 챗봇 구축: 데이터, 코드, 그리고 고군분투의 여정
SEC 데이터를 사용하여 S&P 500 질문에 답하는 금융 챗봇을 만들었습니다 — 답변을 보여주기 전에 스스로 개선하는 자체 비평 에이전트와 함께.
·AI
챗봇 v2.10 공개: 향상된 속도, 확장성, 단순성으로 사용자 경험 한 단계 높이기
FastAPI와 비동기 처리로 챗봇을 재구축하여 응답 시간을 단축하고 인터페이스를 단순화했습니다 — 타겟팅된 최적화가 어떻게 사용자 경험을 변화시켰는지 소개합니다.
·AI
AI 에이전트로 코딩 수렁에서 빠져나온 방법
코딩 실력 제로와 열정으로 챗봇 제작에 뛰어들었지만, v0.1이 CSV 데이터베이스와 원시적 청킹으로 이루어진 재앙이라는 것을 발견했습니다 — AI 에이전트가 저를 구해줄 때까지.