박주니 개발 정리

playground에서 openai api를 요청하다보면 간혹 Too many request가 나오는것을 확인할 수 있습니다.저는 그저 네트워크 문제라고 생각을 했었는데 티어에 따라 요청 제한이 있다는 것을 확인했습니다. 먼저 playground에서 현재 티어 및 사용하고 있는 모델이 요청 제한을 확인하시길 바랍니다.  playground user limit 확인 링크)https://platform.openai.com/settings/organization/limits  설명)예를 들어서 티어1 등급이 gpt-3.5-turbo를 이용할경우RPM = 분당 요청수) 500번 RPD = 하루 요청수) 10,000번 TPM = 분당 제한 토큰) 200,000Too many request 에러 발생)1분내 500..

먼저 시작하기 전에 faiss 및 embedding 설정을 하시길 바랍니다. https://junhee6773.tistory.com/entry/python-faiss-%EB%B2%A1%ED%84%B0%ED%99%94-%EC%9E%84%EB%B0%B0%EB%94%A9-%EB%A7%8C%EB%93%9C%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95-faiss-%EB%B0%8F-embedding-model-%EC%A4%80%EB%B9%84 python faiss 벡터화 임배딩 만드는 방법 (faiss 및 embedding model 준비)python에서 openai 및 faiss 환경을 설정하기 위해서는 먼저 가상환경부터 구축부터 진행을 해야합니다.  1. miniconda에서 python 가상환경을 설정..

python에서 openai 및 faiss 환경을 설정하기 위해서는 먼저 가상환경부터 구축부터 진행을 해야합니다.  1. miniconda에서 python 가상환경을 설정합니다. https://junhee6773.tistory.com/entry/miniconda-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EB%B0%8F-vscode-%EC%97%B0%EA%B2%B0-%EB%B0%A9%EB%B2%95 miniconda 설치 및 vscode 연결 방법1. https://docs.anaconda.com/free/miniconda/miniconda-install/ 에서 환경에 맞게 설치합니다. 저는 window환경이여서 windows graphical installer에서 설치했습니다.  Installing Minic..

먼저 openai api key를 가지고 있어야합니다. https://platform.openai.com/playground 1. .env에 OPENAI_API_KEY 값을 셋팅합니다. OPENAI_API_KEY='{{openai api key value}}' 2. 현재 이 코드를 복사해서 붙여놓습니다. app.post("/extract-name", async (req, res) => { const { text } = req.body; if (!text) { return res.status(400).json({ error: "Text is required" }); } try { const query = "텍스트에서 이름을 추출해줘"; const response = await axi..