저희 AIBot은 키워드 검색과 의미론적 검색을 결합한 하이브리드 검색을 사용합니다. 임베딩을 올바르게 활성화하지 않았다면, 키워드 검색만 사용됩니다. 임베딩을 활성화하려면 Enable Related Topics를 따르십시오. 활성화 후 선택한 모델/제공자에 따라 백그라운드에서 점진적으로 백필됩니다.
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현재 작동 상태에 대한 소식이나 업데이트가 있나요?
Discourse Chatbot를 선택한 이유는 우리가 필요한 기능을 갖추고 있기 때문이고, Robert가 몇 가지 추가 기능을 개발해 주어서 원하는 수준까지 도달할 수 있을 것 같습니다. 서비스가 정상적으로 운영되기 시작하면 링크를 공유해 드릴 테니 그때 직접 사용해 보셔도 좋습니다. 다만, 적어도 한 달 정도는 걸릴 것으로 예상됩니다.
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포럼 관련해서 그 소식을 들을 수 있어서 좋습니다!
업데이트 알려주셔서 감사합니다.
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RLHF가 사라지는 중일지도 모릅니다.
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참고로
이것이 추가되길 제안하는 것은 아니지만, 향후 아이디어로 유용할 수 있습니다.
Lang Cao의 “DiagGPT: An LLM-based Chatbot with Automatic Topic Management for Task-Oriented Dialogue” (pdf )
해당 정보를 이미 알고 계신 분들을 위해, 이 내용은 여기에도 게시되었습니다.
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“RAG vs Fine-tuning: 파이프라인, 트레이드오프, 그리고 농업 분야 사례 연구” (pdf) by Aman Gupta, Anup Shirgaonkar, Angels Balaguer, Bruno Silva, Daniel Holstein, Dawei Li, Jennifer Marsman, Leonardo Nunes, Mahsa Rouzbahman, Morris Sharp, Nick Mecklenburg, Rafael Padilha, Ranveer Chandra, Renato Cunha, Roberto Estevão, Ryan Tsang, Sara Malvar, Swati Sharma, Todd Hendry, Vijay Aski, Vijetha Vijayendran, Vinamra Benara
예상보다 시간이 더 걸렸지만, 마침내 지원 챗봇을 '베타 테스트 모드’로 공개하게 되었습니다. 그간 조언을 해 주신 모든 분들께 감사드립니다! 그리고 챗봇 플러그인을 작성해 주신 @merefield님께 특별한 감사를 드립니다. 직접 사용해 보고 싶으시다면, 아래 방법을 참고해 주세요.
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이 게시물을 다시 찾아볼 이유가 생겼습니다.
봇에 대한 업데이트 사항이 있으면 공유해 주시겠어요?
감사합니다.
@37Rb님이 여기 좋은 가이드를 작성했습니다:
이것은 Chatbot 토픽에서 링크되어 있습니다
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위의 가이드 외에도, 가장 두드러지는 점은 봇의 성능이 사용자의 지식 수준에 크게 의존한다는 것입니다. 질문이 잘 이루어지면 좋은 답변을 받을 가능성이 높아집니다. 반면, 잘못된 용어를 사용하거나 질문을 불명확하게 표현하면 봇은 잘못된 전제로 이해하고도 자신감 있게 답변을 내놓습니다. 현재 봇은 숙련된 사용자보다는 초보자에게 더 잘 작동하지 않습니다. 지식 수준이 낮은 사용자의 경우, 인간은 질문 속 뉘앙스를 파악하고 사용자가 실제로 묻고자 하는 바를 더 잘 이해할 수 있습니다. 자유롭게 시도해 보시고, 피드백을 주시면 기꺼이 반영하겠습니다.
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최근 생성된 AI 이미지 예시를 보고 기술 지원용 AI 봇을 떠올랐습니다.
이 이미지는 OpenAI 쿡북에서 가져온 것입니다.
https://github.com/openai/openai-cookbook/commit/bba26821fa2bce502503173d27c304278fa223d9
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와, 멋진 이미지가네요. 참고로 Image Gen 2가 이제 Discourse Chatbot 🤖 에서 선택할 수 있는 옵션으로 제공됩니다.
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실제 OpenAI Cookbook를 찾았습니다
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흥미롭네요. 기술 지원에 활용할 수 있는 방법이 있을 것 같다고 생각하시나요?
우리는 챗봇의 비전 기능을 실험해 보았는데, 보안 경보 패널 사진을 해석하고 배선 관련 조언을 주는 용도로 사용했습니다. 예상보다 잘 작동했습니다. 하지만 실제로 고객이 이를 사용한 적은 없는 것 같습니다.
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네, 가능합니다.
여러 아이디어 중 하나는 텍스트가 포함된 콜아웃(callout)을 가진 이미지 오버레이를 생성하는 것입니다. 각 콜아웃은 특정 부품(예: 배선, 스위치, 커넥터 등)을 가리키도록 합니다.
이전 이미지 생성 모델들은 기술적 텍스트를 정확하게 렌더링하는 데 어려움을 겪었습니다. 텍스트가 상징적 콘텐츠로 처리되는 것이 아니라 확산(diffusion) 과정에서 생성되었기 때문에, 결과물이 왜곡되거나 읽을 수 없는 경우가 많았습니다.
반면, 최신 모델은 텍스트를 더 명시적으로 처리하는 것으로 보입니다. 경계가 있는 영역(예: 직사각형 컨테이너)을 구성한 후 그 안에 텍스트를 배치하는 방식인 것 같습니다.
커피 머신 이미지의 배경을 자세히 살펴보면, 여러 겹으로 겹쳐지고 서로 연결된 직사각형들이 보입니다. 이러한 구조들은 의도된 시각적 요소보다는 이미지 생성 파이프라인에서 발생한 부산물(아티팩트)일 가능성이 높습니다.
커뮤니티 멤버들이 적극적으로 인사이트와 발견 사항을 공유하고 있는 OpenAI 포럼 주제도 확인해 보시는 것이 좋습니다.
저는 이 글의 이미지를 만들 때 이 도구를 사용했습니다.
맞아요. 지난번에 시도했을 때보다 정말 많이 개선되었습니다. 이전에 텍스트가 이미지에서 녹아내리거나 이상한 기호가 무작위로 나타나는 일이 있었거든요.
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그 이미지들과 인포그래픽이 정말 훌륭하네요!
혹시 OpenAI 포럼의 이 주제에서 사용하신 프롬프트와 팁 등을 공유해 주시겠어요?