AIML3 Stable Diffusion Request Body TL;DR파라미터 타입 필수 기본값 설명promptstring예(없음)생성할 이미지에 대한 텍스트 설명(프롬프트). 1~10000자 이내 권장. 명확하고 구체적으로 작성할수록 원하는 결과를 얻을 확률이 높아짐.modestring아니오text-to-image이미지 생성 모드. - text-to-image: 텍스트 기반 생성만 진행 (prompt 필수)- image-to-image: 기존 이미지와 prompt를 함께 사용 (prompt, image, strength 필수)imagebinary(mode가 image-to-image일 때 필수)(없음)기존 이미지를 업로드할 때 사용. jpeg, png, webp 지원. 각 변의 최소 길이는 64픽셀 이상이어야 하며, 최대 10MiB까지 가능. mode = ima.. 2025. 1. 16. OpenAI Assistants API란? 예제를 통해 쉽게 알아보기 Assistants API란? 어시스턴트 api를 사용하면, 기존에 사용하던 langchain등을 사용하여 묶인 여러 기능들을 openAI의 서비스만으로 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한 GPT4 유료모델에서 제공하는 코드 인터프리터, 검색및 함수 등의 툴들을 지원하기때문에 높은 수준에서의 API개발이 가능합니다. 또한 “스레드”라는 무한한 메세지 스토리지를 제공하므로 더이상 conversation 메모리를 따로 구현할 필요가 없습니다. 코드인터프리터, 웹 검색, 함수도출 등의 툴 제공 사용자와 대화를 시작하면 스레드를 생성, 이 스레드는 무한한 메세지 추가가 가능 Assistants API 사용해보기 어시스턴트 생성 어시스턴트는 다음과 같은 파라미터를 가질 수 있습니다. 지침(instructions) :.. 2023. 11. 30. Pinecone + OpenAI 사용하여 RAG패턴 구현하기 왜 RAG 패턴을 사용할까? 생성형 인공지능, 특히 텍스트 생성 모델에서의 '할루시네이션 현상' 모델이 잘못된 정보를 생성하거나, 존재하지 않는 사실을 마치 사실인 것처럼 제시하는 것을 말합니다. 이는 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다: 훈련 데이터의 한계: 모델이 훈련된 데이터에 오류가 있거나, 특정 주제에 대한 정보가 부족할 경우, 모델은 부정확한 정보를 생성할 수 있습니다. 문맥 이해의 한계: 현재의 AI 모델은 심층적인 이해나 추론 능력이 제한적입니다. 따라서 복잡한 문맥이나 미묘한 뉘앙스를 항상 정확하게 파악하지 못할 수 있습니다. 과도한 일반화: 모델이 너무 광범위한 데이터에 기반하여 학습하면, 때때로 특정 상황이나 예외적인 경우를 제대로 처리하지 못할 수 있습니다. 생성 로직의 한계: .. 2023. 11. 30. 이전 1 다음
