분류 전체보기53 GPT API를 활용한 AI 어시스턴트 만들기 AI 어시스턴트 개발, 어렵다고 생각하셨나요? GPT API를 활용하면 누구나 쉽게 만들 수 있습니다!안녕하세요, 여러분! 요즘 AI 기술이 엄청나게 발전하면서 우리 삶에 점점 더 깊이 들어오고 있어요. 그런데 AI를 단순히 사용만 하는 것이 아니라, 직접 만들어 볼 수도 있다는 사실, 알고 계셨나요? 특히 OpenAI의 GPT API를 활용하면 비교적 간단하게 자신만의 AI 어시스턴트를 개발할 수 있습니다. 저도 처음에는 막막했지만, 하나씩 배워가면서 생각보다 쉽다는 걸 깨달았어요. 오늘은 GPT API를 활용해서 여러분이 직접 AI 어시스턴트를 만들 수 있도록, 기초 개념부터 실전 구현까지 차근차근 알려드릴게요. 그럼 시작해볼까요?목차GPT API란? 기본 개념과 작동 원리 GPT API 연동하기: .. 2025. 3. 11. AI API 속도 비교, 가장 빠른 서비스는? 인공지능 기술이 다양한 산업에 통합되면서, AI API의 응답 속도는 실시간 애플리케이션과 사용자 경험에 결정적인 요소가 되었습니다. 특히 대화형 AI, 실시간 콘텐츠 생성, 자동화된 의사결정 시스템에서는 API의 속도가 서비스 품질을 좌우합니다. 이 글에서는 주요 AI API 서비스의 속도를 비교하고, 속도에 영향을 미치는 요소들을 분석하며, 다양한 사용 사례에 적합한 API 선택 기준을 제시하겠습니다.주요 AI API 서비스 속도 벤치마크 분석최신 벤치마크 테스트에 따르면, AI API 서비스 간에 상당한 속도 차이가 존재합니다. OpenAI의 GPT-3.5 Turbo는 평균 1.2초의 응답 시간과 초당 40토큰의 생성 속도로 대형 모델 중에서 우수한 성능을 보여주고 있습니다. 이에 비해 GPT-4 .. 2025. 3. 10. AI API의 RESTful 방식과 GraphQL 방식 차이점 인공지능 서비스를 개발하고 배포할 때 API 설계는 매우 중요한 결정 사항입니다. 특히 AI 모델을 제공하는 API는 크게 RESTful과 GraphQL이라는 두 가지 주요 접근 방식으로 구현될 수 있습니다. 이 두 방식은 각각 고유한 특성과 장단점을 가지고 있어, AI 서비스의 성격과 요구사항에 따라 적합한 선택이 달라질 수 있습니다. 이 글에서는 AI API 개발에 있어 RESTful과 GraphQL 방식의 주요 차이점을 살펴보고, 각 방식이 어떤 상황에서 더 적합한지 알아보겠습니다.기본 구조와 데이터 요청 방식 비교RESTful API는 자원(Resource) 중심의 구조를 가지며, 각 자원은 고유한 URI로 식별됩니다. AI API에서 이는 텍스트 생성, 이미지 인식, 감정 분석 등 각 AI 기능.. 2025. 3. 10. LLM 구독 없이 활용하는 방법 (무료 서비스, 대안) LLM(대규모 언어 모델)은 텍스트 생성, 번역, 요약, 코딩 보조 등 다양한 기능을 제공하는 인공지능 기술입니다. 하지만 대부분의 고급 기능은 유료 구독을 해야만 사용할 수 있어 부담이 될 수 있습니다. 다행히도, 유료 구독 없이도 AI를 활용할 수 있는 방법이 많이 존재합니다. 이번 글에서는 무료로 이용할 수 있는 LLM 서비스, 오픈소스 모델 활용법, 그리고 무료 API 및 대체 서비스를 소개하겠습니다.무료 LLM 서비스 활용하기LLM 서비스 중 일부는 무료 버전을 제공하며, 일정한 사용량 내에서 충분히 활용할 수 있습니다. 대표적인 무료 LLM 서비스와 접속 주소는 다음과 같습니다.ChatGPT (OpenAI) – OpenAI에서 제공하는 AI 챗봇으로, 무료 계정으로도 기본적인 질문과 답변이 가.. 2025. 3. 9. 소형 LLM 훈련법: 데이터 수집부터 모델 최적화까지 최근 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 소형 LLM(경량화된 대규모 언어 모델)이 많은 관심을 받고 있습니다. 대형 AI 모델은 강력한 성능을 제공하지만, 실행 비용이 높고 하드웨어 요구 사항이 까다롭다는 단점이 있습니다. 반면, 소형 LLM은 상대적으로 적은 자원으로 실행 가능하며, 연구자나 개발자가 직접 커스터마이징하여 활용할 수 있는 장점이 있습니다. 이번 글에서는 오픈소스 소형 LLM을 직접 구축하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다.소형 LLM을 구축하기 위한 필수 준비소형 LLM을 직접 구축하려면 먼저 적절한 하드웨어와 소프트웨어 환경을 갖추는 것이 중요합니다. 일반적으로 LLM을 실행하려면 GPU가 필요하지만, 소형 모델의 경우 CPU만으로도 동작할 수 있습니다. 만약 GPU를 사용할 경우, 최.. 2025. 3. 8. 오픈소스 소형 LLM 이제는 직접 활용해보자 소형 LLM의 장점과 활용 가능성안녕하세요, 여러분! 요즘 ChatGPT 같은 AI가 대세인데, 이런 대규모 언어 모델(LLM)은 클라우드에서만 돌아가고 API 비용도 만만치 않죠. 근데 사실 꼭 이런 큰 모델만 있는 건 아니에요! 최근에는 소형 LLM들이 엄청 발전해서 내 노트북이나 심지어 고사양 스마트폰에서도 돌릴 수 있게 됐어요. 제가 한 달 전부터 이것저것 테스트해보는 중인데, 진짜 놀랍더라고요. 특히 프라이버시 면에서는 완전 장점인게, 내 데이터가 외부로 전혀 나가지 않으니까요. 출장이나 여행 갔을 때 인터넷 안 되는 곳에서도 쓸 수 있고, 응답 속도도 클라우드 API보다 훨씬 빨라요. 물론 GPT-4만큼 다재다능하진 않지만, 특정 작업에 특화된 모델을 골라 쓰면 의외로 성능이 좋습니다. 개발자.. 2025. 3. 8. 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음
