BEOTIZA♥

AI 쇼츠 이미지 프롬프팅, 이렇게 바꿨다

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KMS 지식관리 화면 구현 하면 배운 것들

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쇼츠 스크립트

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AI 쇼츠 이미지 이렇게 만들어보세요 - 쇼츠 이미지 프롬프팅 가이드

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증상로컬에서 FastAPI 백엔드를 띄우니 DB 접속에서 막혔다. psycopg2.OperationalError: connection to server at "192.168.0.76",port 5434 failed: No route to host.env가 가리키는 팀 PostgreSQL 서버(192.168.0.76:5434)에 붙지 못하는 상황.이상한 점내 맥과 DB 서버는 같은 대역, 같은 와이파이서버는 정상 가동 중, 옆자리 동료는 접속 성공그런데 DBeaver(GUI)로는 접속되는데, 터미널의 nc·ping·uvicorn은 전부 No route to host같은 맥, 같은 주소인데 앱에 따라 결과가 갈렸다. # 내 맥nc -zv 192.168.0.76 5434nc: ... failed: No rou..

맘서브웨이 AI에는 FAQ 미니 RAG 기능이 있다.사용자가 “엘리베이터 알려줘”, “아이랑 이동하기 편한 방법 알려줘”처럼 자연어로 질문하면,ChromaDB에 저장된 FAQ 질문 중 의미가 비슷한 문장을 찾고 ai_tip으로 육아 이동 팁을 함께 제공하는 구조다.처음에는 최종 선택된 FAQ 하나만 응답에 포함했다.{ "ai_tip": { "matched_question": "엘리베이터 좌표만 보고 이동하기 어려워", "category": "elevator", "score": 0.8235 }}하지만 이 방식에는 아쉬운 점이 있었다. 결과만 보면 “왜 이 FAQ가 선택됐는지”를 알 수 없었다. 다른 FAQ 후보와 점수 차이가 컸는지, 엘리베이터 질문인데 열차 도착정보 FAQ가 같이 후보..

맘서브웨이 AI는 사용자가 입력한 자연어 문장을 분석해 수유실, 엘리베이터, 열차 도착정보 중 어떤 기능이 필요한지 판단한다. 현재 구조는 Sentence Transformer로 사용자 문장을 임베딩하고, ChromaDB에 저장해 둔 intent 예시 문장들과 유사도를 비교하는 방식이다.사용자 문장→ Sentence Transformer 임베딩→ ChromaDB 유사도 검색→ intent 분류→ 서비스 API 실행초기 버전에서는 가장 높은 score를 가진 intent를 그대로 선택하고, score가 0.45 미만일 때만 unknown으로 처리했다.if score 하지만 이 방식은 애매한 문장을 처리하기에는 조금 부족했다. 예를 들어 “서울역 정보 알려줘”라는 문장은 수유실을 원하는 것인지, 엘리베이터를..

맘서브웨이 AI 기능을 만들면서 처음에는 사용자의 문장을 보고 수유실, 엘리베이터, 도착정보, 전체 안내 중 하나로 분류하는 기능을 먼저 만들었다.예를 들어 사용자가 이렇게 입력하면,유모차랑 짐이 많은데 어떻게 하면 좋을까AI가 이 문장을 보고 이렇게 판단한다.intent = elevator여기까지는 자연어 요청을 기능으로 연결하는 단계였다.그런데 실제 서비스를 생각해보니, 단순히 엘리베이터 위치만 보여주는 것보다 사용자의 상황에 맞는 짧은 팁도 같이 주면 더 좋겠다는 생각이 들었다.그래서 FAQ 미니 RAG를 추가했다.최종 목표는 이런 응답이었다.{ "answer": "엘리베이터 위치 6개가 확인됐어요.", "ai_tip": { "content": "유모차와 짐이 많을 때는 엘리베이터 위치를 ..