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提示自定義

  • ChaiBot

    ChaiBot은 기억과 동적 페르소나 관리를 갖춘 오픈소스 AI 챗봇으로 OpenAI GPT를 활용한 대화 역할 놀이를 지원합니다.
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    ChaiBot란?
    ChaiBot은 OpenAI의 GPT-3.5와 GPT-4 API를 활용하여 지능형 채팅 에이전트를 만드는 기초를 제공합니다. 대화 맥락을 유지하여 일관된 다중 턴 대화를 가능하게 하며, 필요에 따라 톤과 캐릭터를 변경하는 동적 페르소나 프로필을 지원합니다. 내부 메모리 저장 기능으로 과거 상호작용을 회수할 수 있으며, 맞춤형 프롬프트 템플릿과 외부 데이터 소스 또는 비즈니스 로직을 통합하는 플러그인 후크도 포함되어 있습니다. 개발자는 웹 서비스 또는 CLI로 배포하고, 토큰 제한, API 키 관리, 폴백 동작 구성을 할 수 있습니다. 복잡한 프롬프트 엔지니어링 플로우를 추상화하여 고객 지원 봇, 가상 비서 또는 엔터테인먼트·교육용 대화 에이전트 개발을 가속화합니다.

  • Dual Coding Agents

    Dual Coding Agents는 시각 및 언어 모델을 통합하여 AI 에이전트가 이미지를 해석하고 자연어 응답을 생성할 수 있도록 합니다.
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    Dual Coding Agents란?
    Dual Coding Agents는 원활하게 시각적 이해와 언어 생성을 결합하는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 프레임워크는 OpenAI CLIP과 같은 이미지 인코더, GPT와 같은 트랜스포머 기반 언어 모델을 기본 지원하며, 이들을 체인-오브-쏘트 파이프라인으로 조율합니다. 사용자들은 이미지를 입력하고 프롬프트 템플릿을 제공하여, 시각적 특징을 처리하고 맥락에 대해 추론하며, 상세한 텍스트 출력을 생성할 수 있습니다. 연구자와 개발자는 모델 교체, 프롬프트 구성, 플러그인 확장을 통해 쉽게 활용할 수 있습니다. 이 툴킷은 멀티모달 AI 실험을 쉽게 하여 시각적 질문응답, 문서 분석, 접근성 도구, 교육 플랫폼 등 다양한 응용 분야의 신속한 프로토타입 제작을 지원합니다.

  • HackerGCLASS Agent API

    HackerGCLASS의 Agent API: 맞춤형 도구, 메모리, 워크플로우와 함께 AI 에이전트를 배포하기 위한 Python RESTful 프레임워크입니다.
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    HackerGCLASS Agent API란?
    HackerGCLASS Agent API는 AI 에이전트를 실행하는 RESTful 엔드포인트를 공개하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 개발자는 사용자 지정 도구 통합, 프롬프트 템플릿 구성, 세션 간 에이전트 상태 및 메모리를 유지할 수 있습니다. 이 프레임워크는 여러 에이전트를 병렬로 조율하고, 복잡한 대화 흐름을 처리하며, 외부 서비스와의 연계를 지원합니다. Uvicorn 또는 기타 ASGI 서버를 통해 배포를 간소화하며, 플러그인 모듈로 확장할 수 있어 다양한 용도의 도메인 특화 AI 에이전트 빠른 제작이 가능합니다.

  • GPT Macros

    생산성을 위해 매크로를 쉽게 생성하고 사용자 정의하십시오.
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    GPT Macros란?
    GPT Macros는 사용자가 사용자 정의 매크로를 생성하고 관리할 수 있도록 설계된 강력한 Chrome 확장입니다. 이 도구를 사용하면 가장 자주 사용하는 프롬프트에서 매크로를 쉽게 생성할 수 있습니다. 어떤 순서로든 재배치하여 효율성을 최적화할 수 있습니다. 이 도구는 프롬프트 내에서 변수를 사용할 수 있도록 하여 반복 작업의 다재다능함을 크게 개선합니다. 또한 사전 제작된 프롬프트를 통해 도구와의 상호 작용 방식을 단순화하여 생산성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

  • Local LLM with Function Calling

    오프라인 AI 에이전트 개발을 위한 함수 호출 지원이 포함된 로컬 대형 언어 모델 실행 프레임워크입니다.
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    Local LLM with Function Calling란?
    함수 호출이 가능한 로컬 LLM은 개발자가 데이터를 보호하고 클라우드 의존성을 제거하면서 완전한 로컬 하드웨어에서 실행되는 AI 에이전트를 만들 수 있게 합니다. 이 프레임워크는 LLaMA, GPT4All 또는 기타 오픈-웨이트 모델과 같은 로컬 LLM 통합용 샘플 코드와 모델이 호출하여 데이터를 가져오거나 셸 명령을 실행하거나 API와 상호작용하는 기능 스키마를 구성하는 방법을 보여줍니다. 사용자는 커스텀 함수 엔드포인트를 정의하고, 프롬프트를 맞춤화하며, 함수 응답을 처리하는 설계를 확장할 수 있습니다. 이 경량 솔루션은 오프라인 AI 어시스턴트, 챗봇, 자동화 도구를 구축하는 과정을 단순화하여 다양한 용도에 적용할 수 있습니다.

  • Local RAG Researcher Deepseek

    로컬 RAG 리서처 Deepseek는 Deepseek 인덱싱과 로컬 LLM을 활용하여 사용자 문서에 대한 검색 강화 질문 답변을 수행합니다.
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    Local RAG Researcher Deepseek란?
    로컬 RAG 리서처 Deepseek는 Deepseek의 강력한 파일 크롤링 및 인덱싱 기능과 벡터 기반 의미 검색 및 로컬 LLM 추론을 결합하여 독립 실행형 검색 보강 생성(RAG) 에이전트를 만듭니다. 사용자는 디렉터리를 구성하여 PDF, Markdown, 텍스트 등 다양한 문서 포맷을 인덱스하고, FAISS 또는 기타 벡터 저장소를 통해 맞춤 임베딩 모델을 통합합니다. 쿼리는 로컬 오픈 소스 모델(예: GPT4All, Llama) 또는 원격 API를 통해 처리되며, 인덱싱된 내용에 기반한 간결한 응답 또는 요약을 반환합니다. 직관적 CLI 인터페이스, 맞춤형 프롬프트 템플릿 및 증분 업데이트 지원으로 데이터 프라이버시와 오프라인 접근성을 보장합니다.
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