이 샘플은 Azure OpenAI 서비스와 LangChain Java 라이브러리를 기반으로 구축된 Java AI 에이전트를 보여줍니다. 은행 PDF 문서를 인식하여 계좌 명세서, 대출 조건, 거래 내역에 관한 대화형 질의응답을 안전하고 확장성 있게 가능하게 합니다.
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Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant
이 샘플은 Azure OpenAI 서비스와 LangChain Java 라이브러리를 기반으로 구축된 Java AI 에이전트를 보여줍니다. 은행 PDF 문서를 인식하여 계좌 명세서, 대출 조건, 거래 내역에 관한 대화형 질의응답을 안전하고 확장성 있게 가능하게 합니다.
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Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant란?
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant는 Azure OpenAI를 사용하여 대형 언어 모델 처리와 의미 검색을 위한 벡터 임베딩을 수행하는 오픈소스 Java 애플리케이션입니다. 은행 PDF를 로드하고 임베딩을 생성하며, 금융 재무제표 요약, 대출 계약 설명, 거래 내역 조회 등 대화형 QA를 수행합니다. 이 샘플은 프롬프트 엔지니어링, 함수 호출, Azure 서비스와의 통합을 통해 도메인 특화 은행 어시스턴트를 구축하는 방법을 보여줍니다.
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant을 사용할 사람은?
- Java 개발자로서 AI 챗봇을 구축하는 개발자
- 핀테크 기업 및 스타트업
- 은행 IT 및 운영 팀
- Azure AI를 탐색하는 솔루션 아키텍트
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant 사용 방법은?
- 1단계: GitHub 리포지토리를 클론하여 로컬 머신에 복제하세요.
- 2단계: Azure 리소스(OpenAI 서비스, Cognitive Search, Blob Storage)를 프로비저닝하세요.
- 3단계: 환경 변수에 Azure 엔드포인트와 API 키를 설정하세요.
- 4단계: 은행 PDF 파일을 구성된 문서 폴더에 넣으세요.
- 5단계: Maven 또는 Gradle을 사용하여 Java 애플리케이션을 빌드하고 실행하세요.
- 6단계: 콘솔 또는 자체 UI에 통합하여 에이전트와 상호작용하세요.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- PDF 문서 인식 및 파싱
- 의미 검색을 위한 임베딩 생성
- 대화형 질의응답
- Azure OpenAI 서비스와의 통합
- 함수 호출과 프롬프트 커스터마이징
- 은행 관련 문의 처리
장점
- 도메인 특화 에이전트의 신속한 프로토타이핑
- 안전하고 확장 가능한 Azure 인프라
- 샘플 코드를 통한 개발 시간 단축
- 맞춤형 데이터를 위한 확장 가능한 구조
- 벡터 검색을 통한 고품질 응답
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 고객의 계좌 명세서 관련 질문에 답변
- 대출 계약 및 조건 요약
- 거래 내역을 필요 시 조회
- 은행 문서 지원 워크플로 자동화
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant의 자주 묻는 질문
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant 회사 정보
- Microsoft Azure
Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant 리뷰
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Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant의 주요 경쟁자와 대안은?
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