OpenCommit을 이용해 Git 커밋 자동화 및 무료 로컬 LLM 연동 방법

OpenCommit: AI 기반 커밋 메시지 생성 도구OpenCommit은 AI를 활용하여 의미 있는 커밋 메시지를 자동 생성하는 도구입니다. 이 도구는 개발자들이 커밋 메시지 작성에 드는 시간을 줄이고, 일관성 있는 커밋 메시지를 유지하는 데 도움을 줍니다.opencommit의 모든 커밋은 opencommit으로 작성했다고 합니다. opencommit 커밋 살펴보기 설치npm install -g opencommit또는 npx opencommit 또는 bunx opencommit을 사용할 수도 있습니다. Ollama 설정OpenCommit은 기본적으로 OpenAI의 gpt-3.5-turbo 모델을 사용합니다. Ollama를 사용하려면 다음 명령어를 실행합니다.oco config set OCO_AI_PRO..

• format_list_bulleted 생산성/개발 생산성 업그레이드
• · 2024. 5. 29.
• textsms

ShellGPT: 터미널에서 사용하는 강력한 AI 도구, Github Copilot CLI의 대체제

터미널에서 AI 도구를 활용하고 싶으신가요? ShellGPT는 그런 여러분을 위한 강력한 도구입니다.  ShellGPT란?ShellGPT는 터미널에서 바로 사용할 수 있는 강력한 AI 도구입니다. 이 도구는 셸 명령, 코드 스니펫, 문서 생성을 간소화하여 더 이상 귀찮게 Google 검색을 이용할 필요가 없습니다. Linux, macOS, Windows를 지원하며 PowerShell, CMD, Bash, Zsh 등과 같은 모든 주요 셸과 호환됩니다. 이 글에서는 ShellGPT를 설치하고 사용하는 방법, Ollama와 환경 변수 설정 방법, 그리고 ShellGPT의 다양한 기능을 소개합니다. Shell GPT 설치하기ShellGPT를 설치하려면 다음 명령어를 실행하세요:pip install shell-g..

• format_list_bulleted 생산성/개발 생산성 업그레이드
• · 2024. 5. 28.
• textsms

VSCode Github Copilot을 대체할 수 있는 무료 로컬AI Qwen 및 Groq Llama 70b

EvalPlus LeaderboardEvalPlus는 AI 코더를 평가하는 엄격한 테스트를 통해 벤치마크를 제공합니다. 순위표를 살펴보면 GPT-4 다음으로 CodeQwen1.5-7B-Chat 모델의 점수가 가장 높습니다. 그리고 CodeQwen1.5-7B-Chat은 오픈소스 모델입니다. LM Studio (Local LLM)LM Studio 프로그램을 사용하여 모델을 검색하고 다운로드합니다. 제 맥북에서는 codeqwen-1_5-7b-chat-q8_0.gguf 모델까지 사용할 수 있습니다. Ollama (Local LLM)Ollama 프로그램도 사용할 수 있습니다. Ollama에서는 아래 명령어로 모델을 다운로드합니다.ollama pull codeqwen:latest# 또는, q8 모델을 사용하고 싶다..

• format_list_bulleted 생산성/개발 생산성 업그레이드
• · 2024. 5. 26.
• textsms

AI로 유튜브 다운로드 프로그램 개발하기

간단한 프로그램은 AI가 금방 만들어줍니다.Google Gemini 1.5 Flash와 OpenAI의 GPT-4o를 활용하여 "유튜브 URL 영상 다운로드" 프로그램을 만들어보았습니다. 이 프로그램은 단순해서 초기에는 Gemini 1.5 Flash와 GPT-4o의 결과물이 비슷했습니다.이후 각 AI에게 필요한 기능을 하나씩 추가 요청하여 프로그램을 업그레이드해보았습니다.특히, Gemini 1.5 Flash는 입력 토큰이 커서 프로그램 개발에 더 유용했습니다. 첫 번째 앱은 Google Gemini 1.5 Flash가 만들어준 것입니다. 두 번째는 OpenAI GPT-4o가 만들어낸 앱입니다. 필요한 기능을 추가 요청할 때마다 프로그램이 점점 더 업그레이드되었습니다.Gemini 1.5 Flash는 큰 입력..

• format_list_bulleted 일상/GPT 가지고 놀기
• · 2024. 5. 20.
• textsms

AI 임베딩 모델 한국어 성능 비교

테스트 임베딩 모델아래 임베딩 모델을 테스트했습니다. 상위 3개 모델은 ollama에서 가장 인기 있는 임베딩 모델입니다.nomic-embed-textmxbai-embed-largesnowflake-arctic-embedBAAI/bge-m3테스트 문서아래는 테스트에 사용한 텍스트입니다.texts = [ "오늘은 날씨가 참 좋아서 외출하기에 아주 좋은 날이에요.", "책을 읽는 것은 마음을 편안하게 해주고 지식을 넓혀줍니다.", "나는 미래에 대한 두려움을 가지지 않고 미래를 기대하며 살고 있습니다.", "나는 어제보다 오늘 더 나은 내일을 만들기 위해 노력하고 있습니다.", "음악을 들으며 산책하는 것은 스트레스를 해소하는 데에 효과적입니다.", "요리를 하며 시간을 보내는 것은 나에게 큰 즐..

• format_list_bulleted 개발/AI 개발
• · 2024. 5. 5.
• textsms

옵시디언에서 Llama3-70b 모델 사용하기

옵시디언에서 GroqCloud 서비스를 통해 Llama3-70b 모델을 설정하고 사용하는 방법을 소개해 드리겠습니다.이 과정은 BMO 플러그인과 Copilot 플러그인 두 가지 방법으로 진행할 수 있으며, 사용자의 선호에 따라 필요한 옵시디언 플러그인을 선택하시면 됩니다. GroqCloud 가입하기GroqCloud는 다양한 AI 모델을 클라우드에서 손쉽게 사용할 수 있게 해주는 서비스입니다.GroqCloud에서는 다음과 같은 AI 모델을 제공하며, 무료 사용량도 제공됩니다. GroqCloud 서비스에 가입하고 API Key를 발급받습니다. [API Key 발급 받으러 가기] BMO 플러그인 사용하기옵시디언 BMO 플러그인은 옵시디언 내에서 AI챗봇과의 상호작용을 가능하게 하는 플러그인입니다.BMO 플러그..

• format_list_bulleted 생산성/옵시디언(Obsidian)
• · 2024. 4. 27.
• textsms

옵시디언 노트와 랭체인을 이용한 RAG 시스템 만들기

이 영상에서는 'LangChain’을 활용해 자신의 노트에 질문하는 방법을 소개합니다. Obsidian 메모 앱에서 노트를 로드하고 인덱스를 생성하여 자연어로 질문함으로써 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 접근법은 메모의 복잡한 내용을 쉽게 탐색하고, 생각을 더 깊게 이해하는 데 도움을 줍니다. 메모 작성, 생각 정리, 그리고 생산성 향상에 있어 매우 효과적인 도구가 될 것입니다. 옵시디언 노트 가져오기 우선, Obsidian 앱에서 노트를 가져오는 방법부터 시작해 보겠습니다. LangChain에서는 langchain_community.document_loaders 모듈의 ObsidianLoader 클래스를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다. 아래의 코드는 사용자의 시스템에 저장된 옵시디언 노트..

• format_list_bulleted 개발/AI 개발
• · 2024. 2. 21.
• textsms

한국어 임베딩과 제미니AI를 이용한 무료 RAG 시스템 구축하기

이 글에서는 랭체인(LangChain)의 RAG 문서를 참고하여 RAG 시스템을 구현하는 방법을 소개합니다. 필요한 패키지 설치하기 아래의 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치합니다. 이러한 패키지들은 검색-증강 생성 과정을 구현하는 데 필요한 도구와 라이브러리를 제공합니다. pip install --upgrade --quiet langchain faiss-cpu tiktoken langchain-google-genai 패키지 가져오기 다음으로, 구현에 필요한 패키지들을 Python 코드 내로 가져옵니다. 이 과정에서 각각의 모듈에서 필요한 클래스와 함수를 임포트합니다. from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_core.out..

• format_list_bulleted 개발/AI 개발
• · 2024. 2. 20.
• textsms

Fleeting Notes Sync: 모바일 앱에서 빠르게 메모하여 옵시디언으로 동기화하기

아이폰에서는 옵시디언 앱의 실행 속도가 느려 빠른 메모 작성이 어려웠습니다. 이러한 문제로 인해 여러 노트 앱과 각각에 맞는 동기화 방식을 사용했었습니다. 구체적으로는 Google Keep(Obsidian Custom Frames 플러그인으로 옵시디언에서 보기), Apple Notes(Apple Notes를 옵시디언으로 가져오기), UpNote(UpNote To Obsidian), 그리고 가장 최근까지 Logseq(Obsidian과 Logseq을 함께 사용하는 방법)를 사용했습니다. 하지만 이러한 방법들은 동기화 과정이 번거롭고 매끄럽지 않아 다소 불편했습니다. 최근 옵시디언에서 Fleeting Notes Sync 플러그인을 발견하고 사용해보기 시작했는데, Fleeting Notes 앱은 사용이 간편하고..

• format_list_bulleted 생산성/옵시디언(Obsidian)
• · 2024. 2. 12.
• textsms

티스토리 SEO 최적화 스킨 적용

오늘은 제 티스토리 블로그에 새로움을 더하기 위해, '쭈미로운 생활’님의 '검색엔진최적화(SEO) 티스토리 한눈에 스킨’을 적용해보았습니다. SEO 최적화 스킨을 적용한 후, PageSpeed Insights에서 성능(Performance)과 접근성(Accessibility), 그리고 SEO 점수가 약간 향상된 것을 확인할 수 있었습니다. 다음은 적용 전후의 측정 결과를 비교한 스크린샷입니다. 기존의 Book Club 스킨 쭈미로운 생활님의 한눈에 스킨 한눈에 스킨의 설치와 설정은 매우 간단했으며, 사용자 매뉴얼도 잘 정리되어 있어 큰 어려움 없이 진행할 수 있었습니다. 이 스킨의 가장 큰 장점은 사용자 친화적인 디자인과 뛰어난 모바일 호환성입니다. 모바일 기기 사용자의 증가 추세를 고려할 때, 이는 매..

• format_list_bulleted 일상
• · 2024. 2. 11.
• textsms