🖼️ 텍스트 콘텐츠 소개

텍스트는 ChatGPT와 유사한 AI 모델을 간단히 생성할 수 있는 기능입니다.

사용자는 AI가 학습할 데이터를 입력하여 자신의 요구에 맞는 대화형 AI를 구축할 수 있습니다.

🖥️ UI 컴포넌트 구성 소개

모델명

AI의 성격과 역할을 정의하는 부분입니다.

질문-답변(Q&A) 데이터

질문 데이터: 사용자 질문을 입력합니다.

답변 데이터: AI가 답변해야 할 내용을 입력합니다.

추가하기

새로운 Q&A 쌍을 추가합니다.

학습하기

입력한 데이터를 기반으로 AI 모델을 학습시키는 버튼입니다.

학습 설정

학습 방식(예: RAG, Fine-tuning)을 설정할 수 있습니다.

📸 수집하기

질문과 그에 대한 답변 데이터를 입력하며, 이 데이터는 AI가 학습을 통해 실제 사용자와의 대화에서 활용하게 됩니다.

데이터를 왜 수집해야 하나요?

데이터는 AI의 학습과 활용의 근본적인 기반입니다.

데이터를 잘 수집하고 입력하면, AI가 여러분의 요구에 맞는 적합한 도구로 거듭날 수 있습니다.

데이터를 준비하는 데 시간을 투자하는 것은 더 나은 AI를 만드는 첫걸음입니다!

데이터를 입력하는 방법

모델명 작성

모델명 AI의 성격과 역할을 정의하는 부분입니다.

예: "너는 OneClickAI를 소개해주는 AI야" 또는 "역사 전문가처럼 답변해줘`"`

질문과 답변(Q&A) 추가

사용자 질문과 AI가 대답할 예제를 입력합니다.

질문: 한국의 수도는 어디인가요?

답변: 한국의 수도는 서울입니다.

여러 개의 질문-답변 쌍을 추가할 수 있으며, 이 데이터는 AI가 사용자 요청에 적합한 응답을 생성하는 데 도움을 줍니다.

하지만 위와 같은 질문은 이미 학습된 모델이 존재하기 때문에, 조금더 주관적인 질문을 입력하여 AI를 학습시키는 것이 좋습니다

질문: 고양이가 좋아, 강아지가 좋아?

답변: 저는 강아지보다는 고양이가 더 좋습니다. 더 귀엽잖아요! 냥냥펀치!

📚 학습하기

사용자가 제공한 데이터를 기반으로 AI 모델이 학습하여 결과를 예측하는 과정입니다.

학습 과정은 자동으로 이루어지며, 사용자는 결과만 확인하면 됩니다.

학습하기

학습하기 버튼을 누르면 학습이 시작되면 상단에 학습 진행률을 나타내는 그래프 바가 표시됩니다.

학습 방식

학습 방식에는 RAG, Fine-tuning 방식을 사용합니다.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

설명

• RAG는 기존 AI 모델(ChatGPT-mini)에 여러분이 입력한 데이터를 추가하는 방식으로 작동합니다.
• 모델을 새로 학습하지 않고 입력 데이터를 참고해 더 적합한 답변을 생성합니다.

특징

• 빠른 적용: 학습 시간이 필요하지 않아 즉시 사용 가능합니다.
• 기존 모델 활용: ChatGPT-mini의 강력한 언어 능력을 기반으로 동작합니다.

추천 상황

• 데이터를 빠르게 반영하고 싶을 때
• 짧은 시간 내에 실험하거나 테스트할 때

Fine-tuning

설명

• Fine-tuning은 기존 모델을 여러분이 입력한 데이터를 기반으로 새롭게 학습시키는 방식입니다.
• 이 과정은 모델의 파라미터를 조정해 입력 데이터에 최적화된 AI를 생성합니다.

특징

• 학습 시간: 약 10~15분 소요
• 맞춤형 모델 생성: 여러분의 데이터에 맞춰 독립적인 AI 모델을 생성합니다.

추천 상황

• 특정 요구에 최적화된 AI가 필요할 때

📈 결과보기

결과 UI를 보려면 UI 컴포넌트 구성 소개 학습하기버튼을 클릭하세요.

모델명

페이지 상단에 학습한 AI의 역할 또는 주제를 설명하는 제목이 표시됩니다.

대화 영역

구성

• 사용자 (User): 사용자가 입력한 질문이 파란색 말풍선으로 표시됩니다.
• AI 응답 (AI): AI가 학습된 데이터를 기반으로 생성한 답변이 회색 말풍선으로 표시됩니다.