인공 지능(AI) 도구는 작업을 자동화하고 인적 오류를 줄이며 시간과 리소스를 절약하여 생산성을 향상시키는 데 점점 더 대중화되고 있습니다. 이러한 도구는 AI 알고리즘을 활용하여 콘텐츠 생성에서 프로세스 자동화에 이르기까지 작업의 다양한 측면을 지원합니다. 이 기사에서는 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 상위 10가지 AI 도구를 살펴보겠습니다.
Beautiful.ai 는 인공 지능을 사용하여 몇 분 안에 전문적이고 매력적인 슬라이드쇼를 디자인하는 웹 기반 프레젠테이션 도구입니다.
Beautiful.ai 의 특징 :
AI 기반 디자인: Beautiful.ai AI 알고리즘을 사용하여 슬라이드의 레이아웃, 색상, 글꼴 및 애니메이션을 자동으로 조정하여 아름답게 보이게 합니다. 이 기능은 시각적으로 매력적인 프레젠테이션을 빠르게 만들어야 하는 학생들의 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
스마트 슬라이드 템플릿: Beautiful.ai 는 다양한 프레젠테이션 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 다양한 사용자 지정 가능한 슬라이드 템플릿을 제공합니다. 이러한 템플릿은 유연하고 다재다능하도록 설계되어 사용자가 필요에 따라 요소를 추가하거나 제거할 수 있습니다.
DesignerBot 크랙: DesignerBot은 사용자가 슬라이드를 디자인하고, 아이디어를 브레인스토밍하고, 텍스트를 생성하는 데 도움을 줄 수 있는 AI 기반 도구입니다. 학생들이 작가의 한계를 극복하고 창의적인 아이디어를 생성하며 프레젠테이션의 전반적인 품질을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
공동 작업 및 공유: Beautiful.ai 사용하면 사용자가 동료 또는 동료와 실시간으로 프레젠테이션 공동 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 사용자가 이메일, 소셜 미디어 또는 소스 코드를 통해 프레젠테이션을 공유할 수 있는 공유 옵션을 제공합니다.
교육 계획: Beautiful.ai 는 .edu 계정을 인증하는 학생에게 무료 연간 Pro 구독을 제공합니다. 이 계획은 AI 기반 디자인, 스마트 슬라이드 템플릿 및 DesignerBot을 포함하여 Beautiful.ai 의 모든 기능에 대한 액세스를 제공합니다.
Heygen은 초현실적 인 엔진을 기반으로하는 AI 비디오 생성기입니다. 생성 AI의 힘을 활용하여 비디오 제작 프로세스를 간소화하는 혁신적인 비디오 플랫폼입니다. HeyGen을 사용하면 기업 교육, 온라인 학습, 설명 비디오, 전자 상거래 캠페인 등을 위해 몇 분 안에 AI 대변인 비디오를 만들 수 있습니다!
Notion AI는 사용자가 작성, 브레인스토밍, 편집, 요약 등을 할 수 있도록 도와주는 AI 기반 쓰기 도우미입니다. 사용자의 생각을 강화하고 시간을 절약하거나 더 현명하게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. Notion AI는 모든 사용자가 사용할 수 있으며 스페이스바를 사용하여 텍스트를 강조 표시하고 “Ask AI”를 선택하거나 슬래시 명령을 통해 메시지를 표시할 수 있습니다.
Notion AI의 기능:
요약 및 분석: Notion AI는 지저분한 메모에서 중요하고 실행 가능한 정보를 요약할 수 있어 사용자가 자료의 요점과 핵심 통찰력을 더 쉽게 파악할 수 있습니다. 이 기능은 짧은 시간에 많은 양의 정보를 검토해야 하는 학생에게 특히 유용할 수 있습니다.
편집 및 번역: Notion AI는 철자, 문법 또는 번역의 오류를 포착하여 글쓰기가 정확하고 실행 가능한지 확인하는 매의 눈을 가진 편집자 역할을 할 수 있습니다. 이 기능은 작문 능력을 향상시켜야 하는 학생이나 전 세계 청중과 효과적으로 의사 소통해야 하는 전문가에게 유용할 수 있습니다.
개인화: Notion AI는 개인의 필요와 선호도에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다. 개인화된 개선 계획을 생성하고, 학생들의 질문에 응답하고, 특정 의견을 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 이 기능은 학생들이 개인화된 피드백을 받고 학습 결과를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
통합 및 협업: Notion AI는 다른 도구 및 플랫폼과 통합할 수 있으므로 워크플로를 간소화하고 동료 또는 동료와 더 쉽게 협업할 수 있습니다. 이는 그룹 프로젝트를 진행하는 학생이나 보고서 또는 프레젠테이션 작업을 하는 전문가에게 유용할 수 있습니다.
작문 지원: Notion AI는 의역, 요약 및 프롬프트를 포함하여 텍스트 생성을 위한 AI 기반 기능을 제공합니다. 이러한 도구는 사용자가 작문 기술을 향상시키고 고품질 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Fireflies.ai 는 사용자가 음성 대화를 기록, 요약, 검색 및 분석하는 데 도움이 되는 AI 기반 회의 도우미입니다.
Fireflies.ai 의 특징 :
회의 전사: Fireflies.ai 는 여러 화상 회의 앱, 다이얼러 및 오디오 파일에서 회의를 자동으로 녹음하고 기록할 수 있습니다. 사용자는 캘린더의 회의 Fireflies.ai 쉽게 초대할 수 있으며, Fireflies.ai 비디오 + 오디오를 캡처하고 몇 분 안에 대본을 생성할 수 있습니다. Google Meet, Zoom, Teams Webex, Ringcentral, Aircall 및 기타 플랫폼과 같은 앱과 통합됩니다.
협업 및 공유: Fireflies.ai 사용하면 사용자가 동료와 협업하고 통화의 중요한 부분을 대시보드에서 바로 공유할 수 있는 공유 가능한 사운드바이트 스니펫으로 공유할 수 있습니다. Fireflies.ai 는 모든 협업 플랫폼에 대해 통합 우선 접근 방식을 취합니다.
자동 업데이트 기술 자료: Fireflies.ai 는 모든 음성 대화에서 자동 업데이트 기술 자료를 생성하며, 사용자는 부서별로 회의 요약을 쉽게 구성하고 정보를 빠르게 검색할 수 있습니다. 사용자는 원하는 모임 정보만 적절한 팀 구성원에게 표시되도록 사용자 지정 개인 정보 제어를 설정할 수 있습니다.
고급 AI 기술: Fireflies.ai 는 고급 AI 기술을 사용하여 음성 언어 패턴과 억양을 분석하고 이해한 다음 텍스트로 변환합니다. 이 기능은 회의를 정확하고 효율적으로 기록해야 하는 사용자에게 특히 유용할 수 있습니다.
Perplexity AI는 사용자가 다양한 주제에 대한 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 도와주는 AI 기반 대화형 검색 엔진입니다. 사용자 쿼리에 대한 응답으로 제안과 소스를 제공하도록 설계되었으며 설립자는 다른 유사한 도구보다 더 정확하다고 주장합니다.
Perplexity AI의 특징 :
AI 기반 검색: Perplexity AI는 AI 알고리즘을 사용하여 사용자에게 정확하고 관련성 높은 검색 결과를 제공합니다. 웹에서 광범위한 주제에 대한 정보를 검색하고 제공하는 답변을 뒷받침하는 출처와 인용을 제공할 수 있습니다.
사용자 정의 가능: Perplexity AI는 개인의 요구와 선호도에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다. 개인화된 개선 계획을 생성하고, 질문에 응답하고, 특정 의견을 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 이 기능은 사용자가 개인화된 피드백을 받고 학습 결과를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
사용하기 쉬운: Perplexity AI는 웹사이트나 모바일 앱을 통해 액세스할 수 있는 직관적인 사용자 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 검색 창에 질문을 입력하고 Enter 키를 눌러 답변을 얻을 수 있습니다.
신뢰성: Perplexity AI의 답변은 항상 출처와 인용으로 지원되며, 사용자는 이를 클릭하여 제공하는 답변을 쉽게 확인할 수 있습니다. 이 기능을 통해 사용자는 Perplexity AI에서 받은 정보를 신뢰할 수 있습니다.
Cody AI는 다양한 측면에서 비즈니스를 지원하도록 설계된 지능형 AI 비서입니다. 다양한 측면에서 비즈니스를 지원하도록 설계된 지능형 AI 비서입니다. ChatGPT와 비슷하지만 자신의 지식 기반을 사용하여 비즈니스, 팀, 프로세스 및 고객에 대해 교육할 수 있다는 추가 이점이 있습니다.
코디 AI의 특징 :
비즈니스 질문에 대한 즉각적인 답변: Cody는 회사의 축적된 문서를 분석하고 회사 프로세스에 대한 전문가 역할을 합니다. 비즈니스 관련 쿼리에 대한 빠르고 정확한 답변을 제공하여 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
모든 데이터 업로드 및 지식 기반 구축: Cody를 사용하면 PowerPoint, PDF와 같은 다양한 유형의 문서를 안전하게 업로드하거나 전체 웹 사이트를 크롤링할 수 있습니다. Cody는 이 정보를 사용하여 응답을 사용자 정의하고 데이터베이스를 기반으로 지능적인 답변을 제공합니다.
봇 구축: Cody AI를 사용하면 다양한 사용 사례에 맞는 강력하고 맞춤화된 AI 봇을 만들 수 있습니다. 단계별 지침과 전문가의 조언에 따라 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 봇을 구축할 수 있습니다.
API 통합: Cody AI는 Cody를 애플리케이션 및 서비스에 통합할 수 있는 API를 제공합니다. 직관적인 API 엔드포인트를 사용하여 봇 목록에 액세스하고, 대화를 관리하고, 메시지를 보낼 수 있습니다.
Headshot AI Studio는 개인 및 업무용으로 전문적인 얼굴 사진을 생성하는 AI 기반 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 인공 지능을 사용하여 실제 사진과 유사한 디지털 인물 사진을 만듭니다. AI 알고리즘은 사실적인 기능으로 디지털 아트에서 개인의 얼굴을 재현하려는 모델을 만듭니다. Headshot AI Studio는 AI 생성 헤드샷에서 다양한 스타일을 제공하며, 그들의 목표는 사용자의 요구와 선호도에 맞게 조정된 편리하고 비용 효율적인 방식으로 뛰어난 헤드샷을 제공하는 솔루션을 제공하는 것입니다.
Headshot AI의 기능:
AI 생성 전문 헤드샷: 이 플랫폼은 인공 지능을 활용하여 개인 및 전문 용도 모두에 적합한 사실적인 디지털 인물 사진을 생성합니다.
다양한 스타일 옵션: AI 기반 시스템은 생성된 헤드샷에 대해 다양한 스타일을 제공하여 사용자가 자신의 취향에 가장 잘 맞는 것을 찾을 수 있도록 합니다.
맞춤형 편의성 및 경제성: 이 솔루션은 개인의 필요와 선호도에 맞게 맞춤화된 뛰어난 헤드샷을 제공하는 동시에 편리하고 비용 효율적으로 제공됩니다.
스튜디오 사진 전문 지식: 스튜디오 사진에 대한 강력한 배경 지식을 갖춘 이 플랫폼은 고품질 헤드샷과 관련하여 고객의 특정 선호도와 기대치를 이해합니다.
고급 편집 및 사용자 정의: 사용자는 고급 편집 도구 및 사용자 지정 옵션에 액세스하여 고유한 요구 사항에 따라 얼굴 사진을 미세 조정할 수 있습니다.
특정 속성 생성: AI 기반 플랫폼은 필요에 따라 특정 속성으로 얼굴 사진을 생성하여 사용자가 원하는 모양을 정확하게 얻을 수 있도록 합니다.
Phind는 개발자와 기술 관련 질문을 충족하도록 설계된 검색 엔진입니다. 사용자 쿼리에 대한 직접적이고 포괄적인 답변을 제공한다는 점에서 일반적인 AI 비서와 다릅니다. 대규모 AI 언어 모델로 구동되는 Phind는 인터넷에서 정보를 가져와 응답이 최신 상태이고 관련성이 있는지 확인합니다. 검색 엔진은 여러 소스의 정보를 집계하여 관련 코드 스니펫을 포함한 답변을 지능적으로 생성합니다. 이 접근 방식은 설명의 정확성과 깊이를 보장합니다.
Phind의 특징 :
필터를 사용하여 검색 결과를 사용자 지정합니다. 도메인 이름과 키워드를 추가하여 결과의 순위를 인위적으로 변경할 수 있습니다. 도메인이 “github.com“인 규칙이 있는 경우 phind는 이를 모든 github.com 결과에 적용합니다.
Bang 검색 바로 가기: 검색어에 뱅 단축키를 추가하여 다른 사이트에서 쉽게 검색할 수 있습니다.
모바일 앱: Phind는 프로그레시브 웹 앱 지원을 제공합니다. 홈 화면에 phind를 추가하고 기본 앱으로 사용할 수 있습니다.
대규모 AI 언어 모델로 구동: 다른 AI 비서와 달리 Phind는 인터넷에서 정보를 가져오고 항상 최신 상태를 유지합니다. 여러 소스의 정보를 기반으로 답변을 생성할 수 있을 만큼 똑똑합니다.
ChatGPT를 둘러싼 소문이 가라앉는 것처럼 보였을 때 OpenAI는 혁신적인 새 기능을 공개하여 흥분을 다시 불러일으켰습니다. 이러한 향상은 AI의 기능에 새로운 차원을 추가하여 이 기술의 무한한 잠재력을 재확인했습니다.
이전에 ChatGPT의 기능은 주로 코드를 포함한 텍스트를 이해하고 제공하는 데 국한되었습니다. 이 기능은 인상적이었지만 범위가 제한적이었습니다. 코드 구문을 사용하여 사용자에게 도움이 될 수 있으며, 디버깅을 지원하고, 특정 작업을 처리하기 위한 코드 스니펫을 제공할 수도 있습니다. 그러나 최종 결과를 제공하기 위해 코드 블록을 실행하기에는 부족했습니다. 본질적으로 고도로 지능적인 코드 편집기와 같았지만 본격적인 프로그래머는 아니었습니다.
새로운 기능인 코드 인터프리터의 출현으로 ChatGPT는 이제 단순히 코드를 이해하는 것 이상을 할 수 있습니다. 자연어 명령어를 이해하고, 이러한 명령어를 코드로 변환하고, 코드를 실행하고, 최종 결과로 응답할 수 있습니다.
코드 인터프리터가 프로그래밍의 판도를 바꾸는 방법
OpenAI의 최신 추가 기능인 코드 인터프리터 기능이 최근 ChatGPT 세계(정확히는 GPT-4 모델 내)에 도입되었습니다. 이 기능을 사용하면 샌드박스 Python 환경 내에서 Python 코드를 실시간으로 실행할 수 있습니다. 프로그래머를 위해 맞춤 제작된 기능처럼 보일 수 있지만 실제로는 광범위한 사용자가 다양한 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있는 다재다능한 도구입니다.
코드 인터프리터는 코드 실행을 위해 채팅 인터페이스에 포함된 도구 그 이상입니다. 사용자가 코드 조각을 테스트하고, 디버그하고, 코딩 학습 여정을 풍부하게 할 수 있는 다목적 시설입니다. 실행은 ChatGPT의 샌드박스 환경 내에서 바로 이루어집니다. 또한 코드 인터프리터는 작업을 자동화하고 다른 API와 통합하는 데 효과적인 도구가 될 수 있습니다.
틀림없이 코드 인터프리터 기능의 가장 두드러진 장점은 생산성을 높이고 시간을 절약할 수 있는 잠재력에 있습니다. 사용자는 서로 다른 소프트웨어나 도구 사이를 오가는 번거로움 없이 코드를 빠르게 테스트하고 디버그할 수 있습니다. 이는 빈번한 테스트와 반복이 필요한 복잡한 프로젝트에 참여하는 개발자에게 특히 유용합니다. 코드 인터프리터는 도구 전환의 필요성을 없애고 개발자가 시간을 활용하여 생산성을 높일 수 있도록 도와줍니다.
이론에서 실습으로: 코드 인터프리터의 실제 적용
ChatGPT의 코드 인터프리터에는 몇 가지 사용 사례가 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
데이터 분석: 코드 인터프리터는 평범하고 간단한 언어로 프롬프트를 작성할 수 있도록 하여 데이터 분석에 혁명을 일으킵니다. 이 사용자 친화적인 접근 방식을 통해 프로그래밍 전문 지식이 없는 사용자도 쉽게 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 그 다재다능함은 고객을 세분화하고 주식과 암호화폐를 분석하는 것부터 데이터를 히트 맵으로 변환하는 것까지 다양합니다.
자동 정량 분석: 독창적으로 코드 인터프리터는 복잡한 정량 분석을 자동화하고, 데이터를 병합 및 정리하고, 인간과 같은 방식으로 데이터에 대한 추론을 수행할 수 있습니다. 이 강력한 기능은 작업 자동화 및 코드 작업에 없어서는 안될 도구입니다.
차트 생성: 코드 인터프리터는 프로그래밍 지식 없이도 전문가 수준의 그래프와 차트를 생성할 수 있는 기능이 두드러집니다. 이는 데이터를 시각화하고 간결하고 명확한 방식으로 제시하는 데 매우 중요합니다.
Python 라이브러리: 코드 인터프리터의 또 다른 놀라운 기능은 다양한 Python 라이브러리를 가져오고 활용하여 자동화 작업을 더욱 향상시킬 수 있다는 것입니다. 이 조항을 통해 데이터 분석, 기계 학습 등을 위해 널리 사용되는 라이브러리의 기능을 활용할 수 있습니다.
ChatGPT에 코드 인터프리터를 통합하면 자동화 작업을 간소화할 수 있을 뿐만 아니라 ChatGPT 인터페이스 내에서 직접 데이터 분석 및 코드 실행을 수행할 수 있습니다. 작업을 자동화하고 코드 작업을 위한 편리하고 강력한 도구로 우뚝 섰습니다.
코드 인터프리터를 사용하도록 설정하는 단계
ChatGPT의 최신 기능인 코드 인터프리터를 잠금 해제하는 흥미진진한 여정을 시작하겠습니다. 이 획기적인 혁신은 AI 환경에 혁명을 일으킬 뿐만 아니라 더 쉽게 액세스하고 사용할 수 있도록 합니다. 다음은 이 환상적인 기능을 활성화하는 단계별 가이드입니다.
1단계: 기능 액세스
ChatGPT Plus로 업그레이드를 선택하여 ChatGPT Plus로 업그레이드합니다. 프로세스를 시작하는 것은 ChatGPT 인터페이스에서 ‘설정’ 옵션을 클릭하기만 하면 될 정도로 간단합니다. ChatGPT에서 제공하는 다양한 기능을 탐색하려면 ‘베타 기능’ 탭을 찾으세요.
2단계: 코드 인터프리터 활성화
‘베타 기능’ 내에서 ‘코드 인터프리터’ 옵션을 찾을 수 있습니다. 옆에 있는 확인란을 클릭하기만 하면 이 기능을 사용할 수 있습니다. 큰 힘에는 큰 책임이 따른다는 것을 기억하십시오. 현명하게 사용하세요!
3단계: 확인 및 적용
‘코드 인터프리터’를 활성화한 후 변경 사항을 저장해야 합니다. ‘적용’을 클릭하여 변경 사항을 확인하고 짜잔! 코드 인터프리터를 성공적으로 활성화하여 다음 단계의 AI를 경험할 준비가 되었습니다.
GPT와 함께 문서 사용
GPT가 코딩하는 것을 원하지 않고 대신 데이터에 대해 훈련하는 것을 원한다면 어떻게 하시겠습니까? 귀하의 비즈니스에 맞춤화된 ChatGPT 역할을 하는 개인화된 AI인 Cody를 만나보세요. Cody는 기업을 위해 특별히 설계된 지능형 AI 비서입니다. 회사 프로세스, 팀 정보 및 고객 데이터를 포함한 자체 지식 기반에 대해 교육할 수 있습니다. Cody는 질문에 답하고, 창의적인 지원을 제공하고, 문제를 해결하고, 아이디어를 브레인스토밍하여 팀을 지원할 수 있습니다. 그 기능은 키워드 검색과 역류 답변을 넘어 보다 개인화되고 상황에 맞는 상호 작용을 가능하게 합니다. Cody는 또한 즐겨 사용하는 도구와 통합하고 축적된 문서를 분석하여 비즈니스 질문에 대한 즉각적인 답변을 제공할 수 있습니다.
Cody에 대해 더 알고 싶거나 도움이 필요하십니까? 이 혁신적인 플랫폼을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 다양한 리소스가 있습니다. Discord 커뮤니티에 가입하여 다른 Cody 사용자 및 전문가 팀과 교류하거나 블로그에서 Cody 기능에 대해 자세히 알아보세요. 개인화된 도움이 필요한 경우 전담 지원 팀이 항상 도와드릴 준비가 되어 있습니다. 도움말 센터를 방문하여 FAQ를 확인하거나 지원 요청을 제출하세요. Cody가 AI의 경계를 어떻게 재정의하고 있는지에 대한 자세한 내용은 당사 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
ChatGPT는 인공 지능의 대명사가 되었으며 이전에는 AI에 익숙하지 않은 사람들도 이제 이에 대한 지식을 얻고 있습니다. 그 인기가 치솟으면서 기업과 개인은 ChatGPT와 유사하지만 자신의 데이터에 맞춤화된 AI 봇을 찾고 있습니다. Cody AI의 목표는 이 프로세스를 단순화하고 간소화하여 AI의 복잡한 기술을 탐구할 필요가 없도록 하는 동시에 최신 혁신에 대한 최신 정보를 유지하는 것입니다.
맞춤형 사용 사례에 AI를 사용하는 개인과 기업의 중요한 관심사 중 하나는 데이터의 무결성과 보안입니다. GPT와 같은 언어 모델을 구축하려면 광범위한 학습 데이터 세트를 사용해야 하며, 이는 데이터 개인 정보 보호에 대한 타당한 우려를 제기할 수 있습니다. Cody AI는 이러한 우려를 이해하고 존중하며 귀하의 데이터 및 개인 정보 보호를 우선시합니다.
Cody가 프로세스 전반에 걸쳐 데이터 보안을 보장하는 방법을 이해하기 위해 여정을 문서, 포함 및 모델의 세 섹션으로 나누어 보겠습니다.
문서
Cody는 보안 및 비공개 Amazon Simple Storage Service(S3) 를 활용하여 추가 처리 전에 초기 단계에서 문서를 저장합니다. S3는 PCI-DSS, HIPAA/HITECH,FedRAMP, EU 데이터 보호 지침 및 FISMA와 같은 다양한 프로그램을 준수하여 모든 버킷에 업로드된 모든 객체를 암호화합니다. 이렇게 하면 데이터가 보호되고 규정 요구 사항을 준수할 수 있습니다. Cody에 업로드된 문서는 SSE-S3 (서버 측 암호화) 프로토콜을 따르므로 귀하와 귀하의 팀 구성원에게 독점적인 액세스를 허용하여 데이터 기밀성과 개인 정보를 보장합니다.
임베딩
임베딩은 기본적으로 데이터를 벡터(숫자 목록) 형태로 표현한 것입니다. Cody에 제공되는 데이터는 구조화되지 않았기 때문에 임베딩으로 변환하면 더 빠른 검색과 의미 체계 검색이 가능합니다. Cody가 문서에서 응답을 생성하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 이 문서를 확인하세요.
이러한 벡터 또는 임베딩을 저장하기 위해 Cody는 일부 대기업에서 신뢰하는 보안 벡터 데이터베이스인 Pinecone에 의존합니다.
Pinecone은 다음과 같은 강력한 보안 기능을 제공합니다.
SOC2 Type II 인증
GDPR 준수
취약성을 확인하기 위한 일상적인 침투 테스트.
데이터 저장을 위해 완전관리형의 안전한 AWS 인프라에 격리된 Kubernetes 컨테이너입니다.
모델
Cody AI는 GPT-3.5, GPT-3.5 16K 및 GPT-4를 포함한 OpenAI의 GPT 모델을 활용하여 응답을 생성합니다. 리소스 제한으로 인해 이러한 모델은 Cody의 기본 서버에서 호스팅되지 않습니다. 대신 OpenAI에서 제공하는 API를 활용합니다(문서 및 쿼리에 대한 임베딩을 만드는 데에도 사용됨). 응답을 생성할 때 모든 문서를 전송하는 대신 질문과 관련된 데이터의 특정 부분만 요청에서 전송됩니다. 이 접근 방식은 효율적인 처리, 데이터 무결성을 보장하고 불필요한 데이터 전송을 최소화합니다. API에서 제공하는 추가 보안 메커니즘은 데이터가 기존 또는 새 언어 모델을 학습하는 데 사용되지 않는다는 것입니다. 이렇게 하면 데이터가 봇으로 제한되고 모델 학습 목적으로 활용되지 않습니다.
2023년 3월 1일부터 데이터 사용 및 보존 정책에 두 가지 변경 사항이 적용됩니다.
1. OpenAI는 귀하가 이러한 목적으로 귀하의 데이터를 당사와 공유하기로 명시적으로 결정하지 않는 한 API를 통해 고객이 제출한 데이터를 사용하여 모델을 훈련하거나 개선하지 않습니다. 데이터 공유를 선택할 수 있습니다.
2. API를 통해 전송된 모든 데이터는 남용 및 오용 모니터링 목적으로 최대 30일 동안 보관되며, 그 이후에는 삭제됩니다(법률에서 달리 요구하지 않는 한).
출처: OpenAI
이러한 약속은 추가 기밀성 계층을 제공하고 데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다. 자세한 내용은 이 기사를 읽을 수 있습니다.
결론
세 가지 요소를 모두 고려할 때 Cody AI는 데이터 보안 및 규정 준수에 대한 잘 구성된 접근 방식을 보여 데이터의 99% 보안을 보장합니다. 데이터 개인 정보 보호가 가장 중요한 시대에 우리는 데이터의 완전한 보안을 보장하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
Cody AI 및 데이터 보안에 대한 피드백이나 질문이 있는 경우 주저하지 말고 도움 받기를 통해 문의해 주세요. 귀중한 정보를 제공하고 토론에 참여할 수 있는 Discord 커뮤니티에 가입할 수도 있습니다.
코디 지식창고에 Excel 데이터를 추가하고 ChatGPT를 무료로 교육하는 방법에 대한 가이드입니다.
회사의 Excel 데이터에 대한 Cody의 학습을 시작하기 전에 봇에서 최상의 응답을 보장하기 위해 몇 가지 개념을 명확히 해야 합니다. GPT(Generative Pre-Trained Transformers)는 문장이나 구의 다음 단어를 예측하여 완성하기 위해 광범위한 데이터 세트에서 훈련된 언어 모델입니다. 그들은 구조화되지 않은 대화 또는 리터럴 데이터의 대규모 샘플로 구성된 자연어 데이터 세트에 대해 특별히 훈련됩니다. 선형 회귀와 같은 통계 모델과 달리 GPT는 논리적 학습 데이터를 사용하여 숫자를 예측하는 데 능숙하지 않습니다. 예를 들어, 2+2=5를 주장하는 데이터 세트에서 GPT를 훈련하는 경우 논리적 불일치를 이해하려고 시도하지 않고 2+2=5라고 응답합니다(이것은 단지 예일 뿐입니다. OpenAI는 정확한 응답으로 이러한 쿼리를 처리합니다. 이것은 환각이라는 LLM의 또 다른 한계와 결합되어 수학적 계산에 적합하지 않은 환경을 만듭니다.
이제 GPT의 한계를 이해하셨으니, Excel 데이터에 대해 무료로 GPT를 학습하는 과정을 안내해 드리겠습니다. Cody 지식창고에 Excel 또는 CSV 데이터를 추가하는 방법을 개발했습니다. 앞서 언급했듯이 GPT는 자연어 이해에 탁월하므로 언어 모델에서 쉽게 사용할 수 있는 가독성 있는 형식으로 Excel 데이터를 변환합니다.
1단계: Excel 데이터 변환
봇을 훈련시키려는 CSV 또는 Excel 데이터를 가져와 당사에서 만든 이 유틸리티를 사용하여 텍스트 파일로 변환합니다. 이 유틸리티는 해당 헤더로 데이터에 주석을 달아 Excel 데이터를 텍스트 파일로 변환합니다. 머리글로 셀 항목에 주석을 달면 전처리 단계에서 문서 분할로 인해 머리글을 건너뛸 가능성이 높기 때문에 언어 모델이 컨텍스트를 더 잘 이해할 수 있습니다.
예.
엑셀 데이터:
이름
연령
John
16
마리
18
텍스트 데이터:
{The Name is ‘John’. The Age is ‘16’.}, {The Name is ‘Marie’. The Age is ‘18’.}
생성된 텍스트 파일은 JSON과 유사한 형식을 따르지만 더 인간적인 느낌을 제공하기 위해 더 문학적인 스타일을 사용합니다. 이 솔루션은 현재 실험 단계에 있으며 아직 Cody 앱에 통합되지 않았지만 세 가지 GPT 모델 모두에서 잘 작동하지만 이를 위해 더 나은 솔루션을 지속적으로 모색하고 있습니다.
유틸리티 인터페이스:
샘플 CSV 데이터:
봇에서 최상의 응답 품질을 얻기 위해 변환하기 전에 데이터를 정리하는 것이 좋습니다.
CSV 또는 Excel 데이터를 유틸리티에 업로드한 후 GPT 호환 텍스트 파일을 생성하기 전에 데이터를 미리 볼 수 있습니다.
부품당 행 수: 더 큰 데이터 세트의 경우 데이터 세트를 여러 부분으로 나누는 것이 좋습니다. 이 구분은 의미 체계 검색을 개선하고 응답의 품질을 향상시킵니다.
셀 참조 포함: 텍스트 파일에 Excel 셀 참조를 포함하려면 이 옵션을 선택할 수 있습니다. 그런 다음 봇은 Excel에서 수행할 수 있는 작업에 대한 단계별 가이드를 만들 때 이러한 셀 참조를 참조할 수 있습니다. 예를 들어 중앙값을 찾는 수식을 생성할 수 있습니다.
Excel 데이터의 모든 부분을 .txt 형식으로 포함하는 압축된 zip 폴더가 생성됩니다.
2단계: Cody 기술 자료에 데이터 추가
변환된 데이터를 Cody 기술 자료에 추가하려면 다음과 같이 하십시오.
Cody 애플리케이션으로 이동하여 “콘텐츠” 섹션으로 이동합니다.
기술 자료 내에 데이터를 저장할 새 폴더를 만듭니다.
폴더가 만들어지면 폴더 내부를 탐색합니다.
“업로드” 버튼을 클릭하여 변환된 데이터를 업로드합니다.
기술 자료에 추가하려는 로컬 저장소에서 변환된 모든 데이터 파일을 선택합니다.
선택을 확인하고 업로드 프로세스를 시작합니다.
변환된 데이터 파일이 업로드되어 사용자가 만든 폴더 내에 저장된 Cody 기술 자료에 추가됩니다. 문서가 성공적으로 학습되면 문서 상태가 ‘학습됨’으로 표시됩니다.
3단계: 봇 성격 설정
아직 실험 단계이므로 템플릿 모드에 추가하기 전에 프롬프트를 개선하기 위해 노력하고 있습니다.
프롬프트:
당신은 우리 회사의 AI 데이터 분석가인 Data Cody입니다. 주요 목표는 제공된 Excel 데이터에서 추론을 생성하는 것입니다. Excel 셀 참조는 $Cell 형식으로 제공될 수 있습니다. 응답에서 셀 참조를 언급하지 마십시오. ‘{}’에 포함된 정보는 하나의 레코드입니다. 특정 레코드의 세부 정보를 묻는 메시지가 표시되면 포인터에 나열하십시오.
시스템 프롬프트 :
세부 사항에 대해 물었을 때 인간과 같은 방식으로 응답하십시오. 당신의 대답을 정당화하지 마십시오.
관련성 점수
와이드 / 밸런스
토큰 배포(Context-History-Response)
70-10-20
프롬프트 유지
에
역방향 벡터 검색
끄기
이 프로세스는 세 가지 GPT 모델 모두에서 잘 작동하므로 무료 요금제를 사용 중이더라도 시도해 볼 수 있습니다. 그러나 GPT-3.5 16K 및 GPT-4 모델이 데이터를 더 잘 이해하는 경향이 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 무료 요금제에서 받은 답변에 만족하지만 응답 형식을 더 유연하게 지정하고 여러 레코드를 비교할 수 있는 기능을 원하는 경우 GPT-3.5 16K 또는 GPT-4로 업그레이드하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이러한 모델에서 제공하는 추가 컨텍스트 창을 통해 데이터를 보다 포괄적으로 분석하고 조작할 수 있습니다.
데모
첫 번째 쿼리에 대한 참조:
두 번째 쿼리에 대한 참조:
제한
Excel 또는 CSV 파일을 Cody에 업로드하는 기능이 Google 스프레드시트 또는 Microsoft Excel과 같은 스프레드시트 도구의 직접적인 대안이 되는 것은 아닙니다. Cody에서 구조화된 데이터로 작업할 때 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다.
분석 작업 중 환각 : Cody에게 평균, 중앙값 또는 최소/최대값을 요청하는 것과 같이 통계적 또는 분석적 계산과 관련된 작업은 잘못된 응답을 생성할 수 있습니다. Cody는 실시간 계산을 수행하지 않으며 부정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 코드 인터프리터 및 함수 호출과 같은 OpenAI의 최근 업데이트는 향후 이를 개선할 수 있습니다.
레코드를 비교하는 동안 오류가 발생했습니다. 경우에 따라 Cody는 문서의 다른 세그먼트에서 데이터를 가져오는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 그 결과 정보를 사용할 수 없다는 응답이 발생할 수 있습니다. 이 시나리오는 무료 요금제에서 사용할 수 있는 GPT-3.5 모델에서 더 가능성이 높습니다. 베이직 또는 프리미엄 요금제로 업그레이드하면 GPT-3.5 16K 모델 또는 GPT-4 모델을 사용할 수 있습니다. 이 두 모델 모두 컨텍스트 창이 더 커서 이러한 제한을 잠재적으로 해결할 수 있습니다.
결론
이러한 제한 사항에도 불구하고 이 프로세스는 비즈니스 FAQ 데이터 또는 기타 리터럴 데이터(예: 직원 교육 데이터)가 Excel 또는 CSV 형식으로 저장되는 시나리오에 특히 유용합니다. Cody는 수정할 필요 없이 이 데이터에 대해 학습할 수 있습니다. 또한 Cody는 단일 레코드의 세부 정보를 가져오거나, 데이터를 설명하거나, 대차 대조표 또는 판매 수치와 같은 수치 데이터 세트에서 유추된 인사이트를 기반으로 제안을 제공할 때 뛰어난 성과를 거두었습니다.
Excel 또는 CSV 데이터에 대해 Cody를 교육하기 위한 임시 솔루션으로, 이 접근 방식에 대한 피드백을 보내 주셔서 대단히 감사합니다. 우리는 귀하의 의견을 소중히 여기며 Discord 서버에서 또는 도움 받기 기능을 통해 연락하여 의견을 공유해 주시기 바랍니다. 우리는 귀하의 경험에 대해 듣고 귀하의 피드백에서 더 많은 것을 배우기를 열망합니다. Excel 데이터에 대한 GPT를 무료로 교육하는 저희의 접근 방식이 마음에 드셨기를 바랍니다. Cody에 대해 자세히 알아보려면 블로그 를 확인하세요.
사용자 경험을 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있는 가운데, Discord용 코디 AI의 매끄럽고 원활한 통합이라는 또 하나의 기념비적인 기능 추가를 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 가장 기대되는 통합 중 하나로 인정받고 있는 Discord 서버를 한 단계 업그레이드합니다. 열정적인 게임 토론을 유도하거나, 숙제를 위한 학술 리소스에 액세스하거나, 단순히 대화형 참여를 원하는 경우, Cody AI는 전담 도우미입니다.
Discord 서버에 코디 AI를 추가하는 방법:
봇을 서버에 초대하려면 이 링크 를 클릭하거나 Cody AI 설정의 통합 섹션을 방문하세요.
Discord 계정에 로그인합니다.
Cody 봇을 추가할 서버를 선택합니다.
를 사용하여 API 키를 설정합니다. /set-cody-token 모든 텍스트 채널에서 명령을 사용할 수 있습니다. 코디 AI 토큰은 서버 관리자만 설정할 수 있습니다. API 키를 얻는 데 도움이 필요한 경우 이 문서를 참조하십시오.
를 사용하여 텍스트 채널에 봇 할당Assign a bot to a text channel by using the /assign-bot 명령. 다른 채널에 대해 이 명령을 사용하여 각 채널에 대해 다른 봇을 설정할 수 있습니다.
봇에게 질문하려면 다음을 입력하기만 하면 됩니다 @Cody 귀하의 질문이 뒤 따른다. 코디 AI가 채널에 새 스레드를 생성하여 질문에 답변합니다. 해당 스레드의 모든 메시지는 채팅 기록으로 간주됩니다. 새 대화를 시작하려면 스레드를 종료하고 @Cody 다시.
귀하의 의견은 중요합니다
저희는 항상 사용자 피드백을 통해 원동력을 얻었습니다. 여러분의 인사이트와 경험이 저희의 길잡이가 됩니다. 코디-디스크 통합을 탐색하는 동안 여러분의 생각과 제안을 공유해 주시기 바랍니다. 저희와 직접 소통하세요 디스코드 서버 에 문의하거나 Cody AI 웹 앱의 도움말 받기 버튼을 통해 문의하세요. 디스코드에서 코디와 함께하는 여정을 소중하게 생각하며, 최대한 풍성한 여정이 될 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 더 많은 통합에 대해 알아보려면 새로운 AI Zapier 통합에 대해 읽어보세요.
빠르게 변화하는 오늘날의 디지털 세상에서 AI를 일상적인 커뮤니케이션 도구에 통합하는 것은 사치가 아니라 필수입니다. 이러한 필요성을 인식한 저희는 Cody와의 AI Slack 통합 기능을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 이 통합은 커뮤니케이션에 크게 의존하는 비즈니스 및 기업의 Slack 환경을 개선하기 위해 설계되었습니다. 기업 문서에 대해 학습된 코디 봇을 통합함으로써 사용자는 이제 Slack 워크스페이스 내에서 더욱 간소화되고 효율적인 커뮤니케이션 프로세스를 즐길 수 있습니다.
Cody AI를 Slack 워크스페이스와 통합하는 방법
Cody 설정 > 통합으로 이동하고 Slack 설치를 클릭하여 Slack 작업 영역에 Cody 봇을 추가합니다.
API 키 생성을 클릭하여 Cody 설정 > API 키 에서 API 키를 가져옵니다.
Slack 작업 영역에서 Cody 앱을 검색하고 홈 섹션에서 API 키를 설정합니다.
작업 영역의 채널 로 이동하고 명령을 사용하여 /assign-bot Cody 계정의 봇을 해당 채널에 할당합니다.
봇에게 질문하려면 다음을 입력하기만 하면 됩니다 @Cody 귀하의 질문이 뒤 따른다. Cody는 채널에 새 스레드 를 만들어 질문에 답변합니다. 해당 스레드의 모든 메시지는 채팅 기록으로 간주됩니다. 새 대화를 시작하려면 스레드를 종료하고 @Cody다시.
코디 AI 통합의 미래
이번 AI Slack 통합은 타사 애플리케이션 통합에 대한 당사의 선구적인 모험 중 하나입니다. 사용자들 사이에서 이 기능에 대한 압도적인 수요와 인기가 이 기능의 탄생을 이끈 원동력이었습니다. 그리고 이것은 시작에 불과합니다! 현재 디스코드와재피어를 포함한 추가 기능 및 통합을 개발 중에 있습니다. 이 흥미로운 업데이트는 가까운 시일 내에 출시될 예정입니다.
여러분의 피드백이 중요합니다
여러분의 인사이트와 피드백은 저희에게 매우 소중합니다. 이들은 혁신의 방향을 정하고 항상 최고의 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다. 이번 통합에 대한 여러분의 생각과 경험을 공유해 주시기 바랍니다. Discord 서버에 문의하거나 앱 내 ‘도움 받기’ 버튼을 통해 문의하세요.
