- 앱에 텍스트 생성 AI(챗봇)를 추가하는 몇 가지 옵션에 대해 알아보세요.
- 앱에 이미지 생성 AI를 추가하는 방법 알아보기
이 단원의 활동은 다음과 같습니다:
GEN AI 구성 요소
이미지, 소리, 텍스트를 분류하는 머신러닝 모델 구축 방법을 다루었지만, 앱에 AI를 도입하는 또 다른 방법이 있습니다. 기본적으로 ChatGPT나 Gemini 같은 챗봇을 앱에 내장하여 사용자가 해당 AI 기능을 활용할 수 있도록 할 수 있습니다.
생성형 AI 구성 요소는 앱이 기존 정보를 단순히 검색하거나 표시하는 대신 사용자 입력에 반응하여 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있게 합니다. 이러한 구성 요소는 일반적으로 텍스트용 대규모 언어 모델이나 이미지용 확산 모델과 같은 고급 머신러닝 모델로 구동됩니다. 따라서 앱에서 생성형 AI 구성 요소를 사용할 때 본질적으로 사전 훈련된 모델을 활용하는 것입니다.
앱에 통합하면 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:
- 개인화된 답변을 제공하는 AI 챗봇입니다,
- 텍스트 초안을 작성하거나 편집하는 글쓰기 도우미입니다,
- 이미지를 생성하는 창의적인 도구
- 콘텐츠를 요약, 번역 또는 사용자의 필요에 맞게 조정하는 생산성 기능입니다.
앱에 제나이 추가하기
거의 모든 코딩 플랫폼이나 언어에 생성형 AI 챗봇이나 이미지 생성기를 추가하는 방법이 있습니다.
- 앱 인벤터 챗봇과 이미지봇 구성 요소를 쉽게 추가하고 코딩할 수 있습니다.
- 챗봇 - 테스트 목적으로 MIT를 통해 일정량의 무료 토큰에 액세스할 수 있는 기본 옵션을 사용할 수 있습니다.
- 이미지봇 – 이미지봇을 사용하려면 비용이 드는 OpenAI API 키에 가입해야 합니다.
- Thunkable 에는 프로젝트에 추가하여 OpenAI 챗봇 기능을 사용할 수 있는 OpenAI 서비스가 있습니다.
- OpenAI 서비스를 사용하려면 비용이 드는 OpenAI API 키를 설정해야 합니다. 가입 시 무료 크레딧을 받을 수 있습니다.
- 파이썬, 자바, 자바스크립트와 같은 텍스트 기반 언어 에는 대규모 언어 모델을 활용할 수 있는 다양한 옵션이 있습니다. 검색을 통해 테스트 및 교육 목적으로 무료 옵션이 있는 LLM API를 찾을 수 있습니다.
- Google AI Studio에서 Gemini API 무료 액세스 제공
- Hugging Face는 추론 API를 통해 텍스트용 대규모 언어 모델(LLM)과 이미지용 확산 모델에 대한 접근을 제공합니다.
- Github의 무료 LLM API 리소스 전체 목록
아래 활동은 코딩 플랫폼으로 MIT 앱 인벤터를 사용합니다. 텍스트 기반 언어를 사용하여 앱에 AI 챗봇을 추가하는 데 관심이 있다면 이 튜토리얼인 Flip the Switch (React/Javascript) 또는 이 튜토리얼인 JusticePath (Python/Streamlit)를 사용해 보세요.
활동: 개인 튜터 앱
동영상 튜토리얼을 따르세요.
돌아보기
앱에 생성 AI 기능을 포함시키는 몇 가지 방법에 대해 배웠습니다.
앱에 제너레이티브 AI 기능이 있으면 사용자에게 이점이 있을까요?
주요 용어 검토
- 생성형 인공지능 – 텍스트, 이미지, 사운드와 같은 콘텐츠를 생성할 수 있는 기술
- 대규모 언어 모델 - 방대한 양의 데이터를 사용하여 학습된 텍스트를 예측하고 생성하는 AI 모델입니다.
- 확산 모델 – 수백만 장의 이미지로 먼저 학습한 후, 이들에게 노이즈를 추가하고 패턴을 학습하여 노이즈를 제거함으로써 새로운 이미지를 생성하는 AI 모델
추가 리소스
앱에 제너레이티브 AI를 추가하는 몇 가지 방법을 더 살펴보고 싶으신가요?
- 앱 인벤터 AI 튜토리얼 (페이지에서 제너레이티브 AI가 언급된 튜토리얼을 찾아보세요)
- Thunkable에서 GenAI 사용
