이력서를 위한 생성적 AI 프로젝트

실용적인 경험을 제공하고 최신 기술로 귀하의 기술을 강조하도록 설계된 놀라운 Generative AI 프로젝트 아이디어로 이력서를 향상시키세요.

다음은 시작하는 데 도움이 되는 각 프로젝트, 관련 튜토리얼 및 코드, 그리고 개발할 기술에 대한 분석입니다.

1. SQL 쿼리 생성기에 대한 LLM 기반 자연어 개발

난이도: 2/5

설명:

이 프로젝트에서는 OpenAI API와 LlamaIndex를 사용하여 자연어 쿼리를 SQL 쿼리로 변환하고 이를 DuckDB 데이터베이스에서 실행하는 시스템을 만듭니다.

얻은 기술:

프롬프트 엔지니어링, LLM을 사용한 Text-to-SQL 실행

리소스:

• 가이드
• 코드

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2. GPT-3.5 지원 고객 지원 챗봇 구축

난이도: 3/5

설명:

이 프로젝트에서는 OpenAI API 및 LlamaIndex를 통해 GPT-3.5를 사용하여 간단한 챗봇을 만듭니다.

배운 기술:

프롬프트 엔지니어링, 프롬프트 체인, 데이터 인덱싱 및 청킹

리소스:

• 가이드
• 코드

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3. 자신의 데이터세트에서 Mistral 7B를 미세 조정하세요.

난이도: 4/5

설명:

이 프로젝트에서는 Unsloth를 사용하여 자체 데이터 세트에서 오픈 소스 모델을 교육합니다.

습득한 기술:

오픈 소스 모델 미세 조정 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 방법 구현

자원:

• 튜토리얼
• 코드

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4. YouTube 동영상 요약 앱 만들기

난이도: 4.5/5

설명:

이 프로젝트에서는 Haystack, Llama 2, Whisper 및 Streamlit과 같은 강력한 조합 기술을 사용하여 나만의 YouTube 동영상 요약 앱을 만드는 방법을 배웁니다.

얻은 기술:

엔드투엔드 LLM 애플리케이션 배포

자원:

• 가이드
• 코드

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