오픈 GPTs를 사용하여 다양한 언어 모델을 통한 대화형 인터페이스 구축 방법

오픈 GPTs는 오픈 소스로 구성된 대화형 인공지능 모델로, 사용자는 로컬 컴퓨터에서 무료로 실행할 수 있습니다. 이를 통해 언어 모델을 통합하고, 개인 데이터를 보호하며, 챗봇 및 Rag 기반 어시스턴트를 생성할 수 있습니다.

### 오픈 GPTs: 오픈 소스 대안 오픈 AI 챗 GPT 스토어
*⚙️ 오픈 GPTs는 오픈 소스로, 로컬 컴퓨터에서 무료로 실행할 수 있으며, 60개 이상의 대형 언어 모델과 100개 이상의 Lang 체인 도구를 할당할 수 있습니다.
*🛠️ 사용 가능한 오픈 소스 모델을 통합할 수 있으며, 60개 이상의 벡터 데이터베이스에 액세스할 수 있어요.
*🤖 사용 가능한 기능은 3가지로, 어시스턴트 생성, Rag 수행, 일반적인 챗봇으로 활용할 수 있습니다.
*💻 사용 방법을 단계별로 설명하기 전에 도커를 다운로드하여 컴퓨터에 설치하고 Redis를 실행하는 과정을 소개합니다.
*📦 오픈 GPTs를 설치하고 백엔드 서버를 실행하는 방법을 단계별로 설명합니다.
*💬 오픈 GPTs를 사용하여 기본 챗봇을 만들고, Rag 기반 애플리케이션을 생성하는 과정을 상세히 안내합니다.
*📑 마지막으로 오픈 GPTs를 어시스턴트로 활용하여 최신 의료 AI 연구 논문을 검색하는 방법을 소개하고, 올 올라마와 통합하는 방법을 설명합니다.
*👩‍💻 오픈 GPTs를 컴퓨터에 설정하고 실행하는 전체 프로세스를 통해 무료로 활용할 수 있도록 도와줍니다.

### 오픈 GPTs 사용자 인터페이스 설정 방법
오픈 GPTs는 오픈 소스이기 때문에 무료로 컴퓨터에서 실행할 수 있으며 개인 데이터를 보호할 수 있습니다. 오픈 GPTs는 60개 이상의 대형 언어 모델을 사용할 수 있고 100개 이상의 언어 체인 도구를 할당할 수 있으며 L chain 60개 이상의 벡터 데이터베이스에 액세스할 수 있는 기능을 제공합니다. 오픈 GPTs는 어시스턴스, Rag, 그리고 챗봇 세 가지 기능을 제공하는데 어시스턴스를 생성할 때는 입력이 로드 언어 모델로 전달되고 필요한 도구를 사용해야 할 경우 도구로 전달됩니다. Rag 기능을 사용할 때는 입력이 리트리버로 전달되고 임베딩이 저장되며 데이터가 컨텍스트로 사용되는 대형 언어 모델로 전달됩니다. 챗봇으로 사용할 때는 입력을 제공하면 대형 언어 모델이 출력을 반환합니다. 사용자 인터페이스는 세 가지 옵션을 제공하며 각각의 기능을 설정하고 사용하는 방법을 알아볼 것입니다. 먼저 컴퓨터에 Docker를 다운로드하고 실행한 후, 터미널에서 몇 가지 명령어를 입력하여 오픈 GPTs를 실행할 수 있습니다.

### 오픈 GPTS 사용자를 위한 튜토리얼
여기서는 오픈 GPTS를 사용자들이 어떻게 설정할 수 있는지에 대해 설명하고 있습니다. 기본 챗보드 기능을 사용하여 LOD 언어 모델과 직접 채팅할 수 있는 방법을 보여주고 있습니다. 그 이후에는 rag 기반 애플리케이션을 만들고, 다양한 파일 형식을 업로드하여 LOD 언어 모델에 대한 요약을 요청하는 과정을 안내합니다. 그러나 일부 오류가 발생하고, 이를 수정하는 과정을 보여주고 있습니다. 마지막으로 챗 GPT와 비슷한 플러그인을 사용하는 기능을 가진 어시스턴트를 만드는 과정을 안내하고, 새롭게 생성한 어시스턴트를 테스트하는 과정을 설명합니다. 오픈 GPTS의 백엔드 폴더에서 LOD 언어 모델을 추가하거나 교체하는 방법도 설명하고 있습니다. 그리고 마지막으로 챗 GPT 3.5 Turbo와 기능이 유사한 olor로 교체하는 방법과 이를 테스트하는 과정을 안내합니다. 이러한 과정을 통해 오픈 GPTS를 컴퓨터에서 설정하고 사용할 수 있도록 설명하고 있습니다.

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