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AI 챗봇은 이제 더 이상 전문가만 만들 수 있는 기술이 아닙니다. 이 글에서는 Python과 Streamlit을 활용하여 AI 챗봇을 쉽게 구현하는 방법을 소개합니다. 특히, Hugging Face의 LLM (Gemma 2 모델)을 사용하여 대화형 챗봇을 만들고, Streamlit을 통해 간단한 웹 UI까지 구축할 것입니다.이제부터 코딩 왕초보도 따라 할 수 있는 AI 챗봇 개발을 시작해 봅시다! 🚀1. GitHub 저장소 만들기 🛠️프로젝트를 체계적으로 관리하기 위해 GitHub 저장소를 먼저 생성합니다.📌 GitHub 저장소 생성 방법1️⃣ GitHub 계정이 없다면 가입 → GitHub 가입하기 2️⃣ 새로운 저장소(Repository) 생성 → hehe-gpt와 같은 적절한 이름 사용 3️..

LLM과 RAG 개념 및 실습 준비🔹 LLM(대규모 언어 모델)이란?사전에 학습된 대형 AI 모델.기업이나 연구소에서 미리 학습한 모델을 제공하여 활용 가능.기존의 AI 모델보다 강력한 문맥 이해 능력을 제공하며, 다양한 응용이 가능.주요 활용 방식:기본 모델 그대로 사용 (가장 빠르고 간단한 방법)파인 튜닝(Fine-tuning) → 기존 모델에 새로운 데이터를 학습시켜 맞춤형 모델로 개선.RAG(Retrieval-Augmented Generation) → 기존 모델에 문서 데이터를 연동하여 특정 문서 기반 응답 생성.🔹 RAG (검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation)란?기존 LLM의 한계를 보완하는 기술.모델 자체를 학습하지 않고, 외부 문서 데이터를 검색하여 ..