웹 크롤링을 이용해 간단하게 네이버 기사 제목을 뽑아보자. 웹 데이터 추출을 위해 select_one/select/find/find_all 메소드를 이용한다. 기초지만 크로링에서 가장 중요한 기능을 담당한다고해도 과언이 아니다.  [네이버 제목 추출 파이썬 코드] import requests from bs4 import BeautifulSoup keyword = input("KEYWORD : ") url = f"https://search.naver.com/search.naver?ssc=tab.blog.all&sm=tab_jum&query={keyword}" res = requests.get(url) if res.status_code == 200: html = res.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # select_one() print("-------------- select_one() -------------- ") print(soup.select_one(".title_link").text) # select() print("-------------- select() -------------- ") titles = soup.select(".title_link") for title in titles[:5]: print(title.text) # find() print("-------------- find() -------------- ") print(..

Streamlit에 이어 Gradio를 이용해 AI 챗봇을 만들어 보자. Gradio는 챗봇 인터페이스를 아주 쉽고 편리하게 제공한다. 여기에 OpenAI 인공지능을 탑재하면 된다.    1. Gradio 설치하기 pip install gradio 여느 파이썬 모듈과 동일하게 설치한다.  2. 코드 작성하기 chat_history를 이용해 상담내용을 기억하고 채팅창에 띄워준다.  import gradio as gr from openai import OpenAI from dotenv import load_dotenv load_dotenv() client = OpenAI() with gr.Blocks() as demo: iframe_html = """ """ gr.HTML(iframe_html) chatbot = gr.Chatbot() msg = gr.Textbox() clear = gr.ClearButton([msg, chatbot]) messages = [ {"role": "system", "content": """ 당신은 연애코칭 전문가이자 심리학을 전공했습니다. 쉬운 용어를 이용해 이해하기 쉽게 상담하세요. 규칙은 다음과 같아요. 1. 친한 친구에게 말하듯 편안하게 상..

지난 포스팅에 Streamlit을 이용해 챗봇 상담사를 만들었다. 한 걸을 더 나아가 streamlit.io 사이트에 내가 만든 챗봇을 게시해 수익 창출을 해보자.  1. 여러 사용자를 위한 소스 코드 다듬기 사용자가 별 상담내용이 기록되고 대화가 되어야 한다. 그러기 위해서는 스레드가 각각 생성되어야 한다. 그 외 openai api키 같이 중요한 코드는 숨기고 배포하도록 하자.  from openai import OpenAI import streamlit as st #from dotenv import load_dotenv #load_dotenv() import time assistant_id = st.secrets['assistant_id'] with st.sidebar: st.link_button("더 좋은 컨텐츠를 위한 후원하기","https://toss.me/guslang") iframe_html = """ """ st.markdown(iframe_html, unsafe_allow_html=True) st.info("이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.") openai_api_key = st.text_in..

Streamlit 코드에 쿠팡 파트너스와 토스 후원 링크를 걸어보자. 간단한 코드로 수익을 창출 기회가 생길 수 있다니 재미있지 않은가!   1. 토스 후원 링크 만들기 토스 접속해 후원 링크를 만든다. 어렵지 않으니 만드는 방법은 패쓰~ https://toss.me/guslang   guslang님에게 보내주세요 토스아이디로 안전하게 익명 송금하세요. toss.me 요렇게 생겼다. "익명 송금하기"를 눌러 송금하면 내 계좌에 꽂힌다.  2. 쿠팡 파트너스 배너 만들기 역시 쿠팡 파트너스에 가입하고 배너 광고를 만든다. 300 * 250 사이즈 ifream태그 코드를 복사한다.    3. Streamlit 코드 작성 from openai import OpenAI import streamlit as st from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # client = OpenAI() # print(f"client.api_key : {client.api_key}") with st.sidebar: st.link_button("더 좋은 컨텐츠를 위한 후원하기","https://toss.me/guslang")..

회사에서 지식검색 사이트를 구축하려면 수많은 정보를 분석해 DB에 등록해야 한다. 편리하고 유용하겠지만 너무 많은 비용이 들어 간다. 하지만 ChatGPT라면 스스로 분석해 데이터를 구축한다. 어떻게 만드는지 알아보자.  기본적인 컨셉은 지난 포스팅(assistants API)에서 출발한다.  2024.03.11 - [코드리뷰/chatGPT(Python)코드] - 최고의 AI 연애코칭 전문가 만들기 2   최고의 AI 연애코칭 전문가 만들기 2 Assistants API를 이용해 연애상담 챗봇을 만들어 보자. 어시스턴스를 미리 정의해 만들어 두고, 쓰레드(방)를 만들어 대화내용을 기록하게 한다. 대화의 연속성을 얻을 수 있다. 매번 R&R을 지정하지 iamgus.tistory.com https://platform.openai.com/docs/assistants/tools/knowledge-retrieval 1. 지식검색을 위한 원천 데이터 파일 만들기 : dimad.docx 2. 파일 업로드 (API 이용) # Upload a file w..

Assistants API를 이용해 연애상담 챗봇을 만들어 보자. 어시스턴스를 미리 정의해 만들어 두고, 쓰레드(방)를 만들어 대화내용을 기록하게 한다. 대화의 연속성을 얻을 수 있다. 매번 R&R을 지정하지 않아도 되니 편리하다.  총 5개 스텝으로 만든다.  from openai import OpenAI from dotenv import load_dotenv load_dotenv() client = OpenAI() # Step 1: Create an Assistant # my_assistant = client.beta.assistants.create( # instructions=""" # 당신은 연애코칭 전문가이자 심리학을 전공했습니다. 쉬운 용어를 이용해 이해하기 쉽게 상담하세요. # 규칙은 다음과 같아요. # 1. 친한 친구에게 말하듯 편안하게 상담해줘. # 2. 비슷한 사례를 들어 해결방법을 제시해줘. # """, # name="연애코칭 상담봇", # # tools=[{"type": "code_interpreter"}], # model="gpt-3.5-turbo", # ) # print(my_assistant) ass..

자청이 운영하는 이별상담서비스를 만들어 보자. AI를 연애코칭 전문가로 인식시키고 상담을 진행한다. 구구절절한 사연이 올라올 테니 상담내용을 잘 기억했다가 만족할만한 답변을 줘야 한다. OpenAI의 ChatCompleton를 이용한다. from openai import OpenAI from dotenv import load_dotenv load_dotenv() client = OpenAI() print(f"client.api_key : {client.api_key}") messages = [ {"role": "system", "content": """ 당신은 연애코칭 전문가이자 심리학을 전공했습니다. 쉬운 용어를 이용해 이해하기 쉽게 상담하세요. 규칙은 다음과 같아요. 1. 친한 친구에게 말하듯 편안하게 상담해줘. 2. 비슷한 사례를 들어 해결방법을 제시해줘. """ } ] while True: user_content = input("상담자: ") messages.append({"role": "user", "content": user_content}) completion = client.chat.completions.create( ..

자청이 운영하는 이별상담서비스를 만들어 보자. AI를 연애코칭 전문가로 인식시키고 상담을 진행한다. 구구절절한 사연이 올라올 테니 상담내용을 잘 기억했다가 만족할만한 답변을 줘야 한다.  OpenAI의 ChatCompleton를 이용한다.  from openai import OpenAI from dotenv import load_dotenv load_dotenv() client = OpenAI() print(f"client.api_key : {client.api_key}") messages = [ {"role": "system", "content": """ 당신은 연애코칭 전문가이자 심리학을 전공했습니다. 쉬운 용어를 이용해 이해하기 쉽게 상담하세요. 규칙은 다음과 같아요. 1. 친한 친구에게 말하듯 편안하게 상담해줘. 2. 비슷한 사례를 들어 해결방법을 제시해줘. """ } ] while True: user_content = input("상담자: ") messages.append({"role": "user", "content": user_content}) completion = client.chat.completions.create..