왕초보 파이썬 장고 AI 챗봇 만들기 – AI 프로젝트로 배우는 장고
왕초보 파이썬 장고 AI – AI 프로젝트로 배우는 장고
이 강의는 초보자를 위한 장고 기반의 AI 챗봇 프로젝트를 진행합니다.
먼저 Django와 OpenAI API를 사용하여 ChatGPT 클론을 만드는 방법을 배웁니다. 사용자 인증을 포함한 완벽한 기능을 갖춘 챗봇을 만들어 보세요.
또한 회원 가입 후 AI와의 채팅 기록을 데이터베이스에 손쉽게 저장하는 방법을 배우게 됩니다. 강의에서는 프로젝트 설정부터 프론트엔드 통합, 사용자 인증 구현, 그리고 강력한 GPT-4 모델을 통합하는 과정까지 모든 단계를 자세하게 안내합니다. 따라서 아무 경험이 없는 초보자도 따라하기 쉽습니다.
그리고 무료로 Python을 호스팅 서비스를 통해 나만의 AI Chatbot 서비스를 제공할 수 있게 됩니다.
서비스 보기
그리고 로칼 컴퓨터의 LLM을 이용한 챗봇을 만들게 됩니다. 이를 통해 여러분 회사나 여러분 개인 만의 LLM을 가지게 됩니다.
이 강의를 통해 얻을 수 있는 것
- Django와 OpenAI의 통합을 마스터하여 Python 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 있습니다.
- AI와의 대화를 효율적으로 데이터베이스에서 관리하는 방법을 습득할 수 있습니다.
- 여러분만의 AI 챗봇 서비스를 웹을 통해 서비스할 수 있게 됩니다.
- 로칼 LLM을 이용해 자체적인 챗봇을 만들게 됩니다.
- 다양한 LLM모델을 선택 활용할 수 있게 됩니다.
Django와 OpenAI를 활용한 AI 기반 챗봇 생성의 세계로 뛰어들어, 여러분의 프로젝트를 새로운 차원으로 끌어올리세요. 함께 여정을 시작해보세요! 🚀
강의 소스 코드 (Open AI API키 이용 장고 AI 챗봇)
강의 업데이트 안내 (8-30-2024) : Ollama API 이용 장고 챗봇 만들기 – Llama 3.1 모델 이용 로컬에서 서비스 : Ollama API를 활용하여 Django 기반의 AI 챗봇을 개발하는 방법을 소개합니다. 특히 Llama 3.1 모델을 로컬 서버에서 직접 구동하여 API 비용을 절감하고, 사내에서 파인튜닝한 모델을 외부 서비스로 활용할 수 있는 방법을 중점적으로 다룹니다. 수강자는 Python Django와 Ollama의 통합을 통해 AI 챗봇을 손쉽게 배포할 수 있게 되며, 이 과정에서 모델의 설치, API 호출, 사용자 요청 처리까지 전반적인 실습을 경험하게 됩니다.
강의 업데이트 안내 (9-11-2024) : 멀티로칼 LLM 이용 장고 챗봇 만들기 – Django와 Ollama를 통합하여 다중 로컬 LLM 기반의 챗봇을 구현하는 방법을 습득합니다.
강좌 교육과정 소개 (COURSE CURRICULUM)
| 맛보기 강의 - Django와 OpenAI API를 사용한 ChatGPT 만들기 | |||
| 1 프로젝트 셋업 – 왕초보 파이썬 장고 AI 프로젝트 – 장고 GPT | 00:11:00 | ||
| 2 템플릿 파일과 URL 및 뷰 연결 – 왕초보 파이썬 장고 AI 프로젝트 – 장고 GPT | 00:05:00 | ||
| 3 장고 템플릿 상속과 블록 – 왕초보 파이썬 장고 AI 프로젝트 – 장고 GPT | 00:06:00 | ||
| 4 실시간 채팅 메시지 전송 및 응답 기능 구현 – 왕초보 파이썬 장고 AI 프로젝트 – 장고 GPT | 00:08:00 | ||
| 유료 강의 - Django와 OpenAI API를 사용한 ChatGPT 만들기 | |||
| 5 웹의 혁명 AJAX 메시지 전송 및 서버 응답 처리 – 왕초보 파이썬 장고 AI 프로젝트 – 장고 GPT – 강의 전체 소스 | 00:08:00 | ||
| 6 OpenAI GPT 모델을 통해 사용자의 메시지에 응답 처리 – 왕초보 파이썬 장고 AI 프로젝트 – 장고 GPT | 00:11:00 | ||
| 6-1 OpenAI GPT 모델을 통해 사용자의 메시지에 응답 처리(gpt-4o) | 00:02:00 | ||
| 6-2 OpenAI GPT 모델을 통해 사용자의 메시지에 응답 처리 – 답변 인터페이스 markup 처리 | 00:02:00 | ||
| 로그인 및 가입, 대화 목록 저장,AI 서비스 기존 시스템 통합 | |||
| 7. 로그인 및 가입, 대화 목록 저장 | 00:36:00 | ||
| 7-1로그인되지 않은 경우 로그인 페이지로 이동 | 00:03:00 | ||
| 실제 웹에서 서비스하기 | |||
| AI 챗봇 Pythonanywhere이용 웹서비스 하기 | 00:13:00 | ||
| 로컬 컴퓨터에서 AI 챗봇 서비스 하기 | |||
| ollama API 이용 장고 챗봇 만들기 – Llama 3.1 모델 이용 로컬에서 서비스 (REST Client 활용법 포함) | 00:19:00 | ||
| 🎓🆓로칼의 Django AI 앱을 ngrok 으로 전세계에서 접속 할 수 있게 하기 | 무료 | 00:07:00 | |
| 🎓🆓멀티 LLM 연결 1 – Gemma 2, Mistral AI ,LLaVA, Phi-3 | 무료 | 00:13:00 | |
| 멀티 LLM 연결 2 – 모델 응답 형식과 사용자 인터페이스 통합 | 00:16:00 | ||
| 🎓🆓오라마(Ollama)와 펄플렉시카(Perplexica)를 이용한 AI 기반 로컬 검색 엔진 개발 | 무료 | 00:07:00 | |
| 🎓🆓GenAI Stack을 이용하여 AI 애플리케이션을 구축 | 무료 | 00:32:00 | |
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