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LLM 기반 인공지능 비서 서비스 NESS ML 레포지토리입니다.

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studio-recoding/NESS_ML

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NESS_ML

NESS 프로젝트의 ML 레포지토리입니다.

🪧 About source code

NESS_ML의 프로젝트 구조는 다음과 같습니다.

NESS_ML
├─ app
│  ├─ database
│  │  ├─ chroma_db.py
│  │  └─ connect_rds.py
│  ├─ dto
│  │  ├─ db_dto.py
│  │  └─ openai_dto.py
│  ├─ main.py
│  ├─ prompt
│  │  ├─ email_prompt.py
│  │  ├─ openai_config.ini
│  │  ├─ openai_prompt.py
│  │  ├─ persona_prompt.py
│  │  └─ report_prompt.py
│  ├─ routers
│  │  ├─ chat.py
│  │  ├─ chromadb.py
│  │  ├─ email.py
│  │  ├─ recommendation.py
│  │  ├─ report.py
│  │  └─ __init__.py
│  └─ __init__.py
├─ Dockerfile
├─ README.md
└─ requirements.txt

database: vector db인 chroma와의 연결을 관리합니다. 또한 필요할 경우 rds에서 정보를 가져옵니다.

dto: request 및 response dto를 정의합니다.

main: 서버의 main 실행 파일입니다. api 엔드포인트는 router를 통해 관리됩니다.

prompt: open ai api 호출 시 사용하는 prompt를 관리합니다.

routers: api 엔드포인트입니다.

👩‍💻 Prerequisites

NESS의 백엔드 서버는 FASTAPI 애플리케이션으로, requirements.txt에 적힌 라이브러리 설치가 사전에 이루어져야 합니다.

pip install -r requirements.txt

🔧 How to build

이 레포지토리는 해당 명령어로 Clone 가능합니다.

https://github.com/studio-recoding/NESS_ML.git

별도의 빌드는 필요하지 않습니다.

🚀 How to run

다음 명령어로 8080 포트에서 실행 가능합니다.

uvicorn main:app -reload

✅ How to test

NESS의 ML 서버는 다음과 같은 프로그램을 통해서 API를 테스트할 수 있습니다. http://localhost:8080/API엔드포인트로 API를 호출하면 동작을 확인할 수 있습니다.

  • POSTMAN

📌 Description of used open source

NESS의 ML 서버는 다음과 같은 오픈 소스를 사용하고 있습니다.

FastAPI

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