General AI

Streamlit과 Langchain으로 TTS 지원 챗봇 만들기Streamlit과 Langchain을 이용해 음성 지원 기능이 있는 대화형 AI 챗봇을 만드는 방법을 알아보겠습니다. 이 프로젝트를 통해 우리는 텍스트 기반의 대화뿐만 아니라 AI의 응답을 음성으로도 들을 수 있는 챗봇을 구현할 것입니다.1. 프로젝트 개요이 포스팅에서 소개할 챗봇은 다음과 같은 특징을 가집니다:Streamlit을 사용한 웹 기반 사용자 인터페이스Langchain을 이용한 대화 관리 및 AI 모델 연동실시간 토큰 생성 속도 표시TTS(Text-to-Speech) 기능으로 AI 응답을 음성으로 변환2. 환경 설정먼저, 프로젝트를 위한 가상 환경을 만들어 봅시다:python -m venv chatbot_envsource cha..

로컬 모델로 Streamlit 챗봇 만들기로컬 AI 모델을 사용하여 Streamlit으로 챗봇을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 방법을 통해 OpenAI의 API에 의존하지 않고도 자신만의 ChatGPT 스타일 챗봇을 만들 수 있습니다.챗봇 만들기사용할 주요 도구들은 다음과 같습니다:Langchain: 대화 관리와 AI 모델 연동을 위한 프레임워크Streamlit: 웹 인터페이스 구현을 위한 라이브러리Ollama: 로컬에서 AI 모델을 실행하기 위한 도구먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.pip install langchain streamlit ollama 그리고 Ollama를 설치하고 원하는 모델(예: llama2)을 다운로드해야 합니다. llama2 는 자동으로 다운로드 됩니다.'''주..

Kyutai Moshi AI - 실시간 대화와 감정 표현의 혁신AI 기술의 발전이 눈부신 가운데, 프랑스의 비영리 연구소 Kyutai가 개발한 Moshi AI가 음성 인공지능 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. Moshi의 가장 큰 강점은 놀라운 실시간 대화 능력과 인간에 가까운 감정 표현입니다.Moshi는 기존 AI 비서들의 3-5초 응답 시간을 뛰어넘어, 단 160-240ms의 지연 시간으로 거의 즉각적인 대화를 가능하게 합니다. 이는 실제 인간과 대화하는 것과 같은 자연스러운 흐름을 만들어냅니다. 더불어 Moshi는 다양한 감정과 말하기 스타일을 자유자재로 구사할 수 있어, AI와의 상호작용을 풍부하고 인간적으로 만듭니다. 이러한 혁신적인 성능의 비밀은 Kyutai의 두 가지 핵심 기술에 있습니다. ..