이 기사는 Google의 Gemini-2.0 LLM, ChromADB 및 Streamlit을 사용하여 긴 형식의 컨텐츠 (예 : 블로그 게시물)를 트위터 스레드로 전환하는 것을 자동화합니다. 수동 스레드 생성은 시간이 많이 걸립니다. 이 응용 프로그램은 프로세스를 간소화합니다.

주요 학습 결과 :

• 임베딩 모델 및 AI 중심 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 자동화 된 블로그 간 스레드 응용 프로그램을 구축하는 실용적인 경험을 얻습니다.
• 자동화 된 컨텐츠 변환을위한 Gemini-2.0의 기능을 이해하십시오.
• 효율적인 시맨틱 텍스트 검색을 위해 ChromADB의 통합 탐색.
• Seamless PDF-twitter 스레드 변환을위한 간단한 웹 애플리케이션을 구축합니다.
• 컨텐츠 생성을위한 마스터 임베딩 모델 및 프롬프트 엔지니어링.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

gemini-2.0 개요

• ChromADB 벡터 데이터베이스는
• sleamlit ui 소개
• 트윗 생성 자동화 : 이론적 근거
• Conda
가있는 프로젝트 설정
• 구현 세부 정보
• 결론
• faqs

gemini-2.0 : 깊은 다이브

Google의 고급 멀티 모달 대형 언어 모델 (LLM) 인 Gemini-2.0은 AI 기능을 크게 향상시킵니다. Vertex AI Studio의 Gemini-2.0-Flash-EXP API를 통해 액세스 할 수 있습니다.

멀티 모달 이해, 코딩, 복잡한 지시 다음 및 자연어를 사용하여 호출하는 기능.

• 컨텍스트 인식 컨텐츠 생성.
• 복잡한 추론 및 분석.
• 기본 이미지 생성, 이미지 편집 및 제어 가능한 텍스트 음성 연설.
• Low-Latency 응답 (Flash Variant).
이 프로젝트는 속도 및 고품질 출력을위한

gemini-2.0 -flash-exp

모델 API를 사용합니다.

ChromADB : 임베딩 데이터베이스

Open-Source Embedding 데이터베이스 인 ChromADB는 벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고 검색합니다. 고성능은 AI 모델에 의해 생성 된 임베딩의 효율적인 스토리지, 검색 및 관리를 용이하게합니다. 유사성 검색은 벡터 인덱싱 및 비교를 통해 활성화됩니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

효율적인 유사성 검색.

• 인기있는 임베딩 모델과의 쉬운 통합.
• 로컬 스토리지 및 지속성.
• 유연한 쿼리.
• 경량 배포.
ChromADB는 정확한 스레드 생성에 대한 의미 론적 유사성을 기반으로 관련 텍스트 청크를 저장하고 검색하는 응용 프로그램을 밑줄.

lemelit ui : 사용자 친화적 인 인터페이스

Streamlit은 AI/ML 프로젝트를위한 대화식 웹 애플리케이션을 구축하기위한 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. 단순성은 개발자가 시각적으로 매력적이고 기능적인 앱을 빠르게 만들 수 있습니다.

주요 기능 :

사용 편의성 : 파이썬 스크립트를 웹 앱으로 쉽게 변환합니다.

• 위젯 : 대화식 입력 위젯 (슬라이더, 드롭 다운 등).
• 데이터 시각화 : matplotlib, plotly 및 altair와 통합.
• 실시간 업데이트 : 자동 앱은 코드 또는 입력 변경에 재실행됩니다.
• 웹 개발 전문 지식이 필요하지 않습니다.
sleamlit은 여기에서 응용 프로그램의 인터페이스를 설계하는 데 사용됩니다.

왜 트윗 생성을 자동화 하는가?

트윗 스레드 생성을 자동화하는 몇 가지 장점이 있습니다.

효율성 :
• 스레드 생성에 대한 시간 투자를 줄입니다.
일관성 :
• 일관된 음성과 형식을 유지합니다.
확장 성 :
• 여러 기사를 효율적으로 처리합니다.
참여 :
• 더 많은 매력적인 콘텐츠를 만듭니다.
최적화 :
• 효과적인 스레드 구조화를 위해 데이터 중심 접근 방식을 사용합니다.

프로젝트 환경 설정 (Conda)

환경을 활성화 :

Conda 활성 트위터 gen
1. 패키지 설치 :
PIP 설치 Langchain Langchain-Community Langchain-Google-Genai PIP 설치 ChromADB Sleamlit Python-dotenv pypdf pydantic
2. Google_api_key를 사용하여
. Env
3. 파일 (프로젝트 루트)을 만듭니다.

   pip install langchain langchain-community langchain-google-genai
   pip install chromadb streamlit python-dotenv pypdf pydantic

4. 구현 세부 사항 (단순화)
응용 프로그램은 여러 Python 파일을 사용합니다 :

services.py.py

, models.py ,

main.py

및 app.py 를 사용합니다. models.py 는 기사 컨텐츠 및 트위터 스레드에 대한 pydantic 모델을 정의합니다. services.py 는 PDF 처리, 임베딩 생성, 관련 청크 검색 및 Gemini-2.0을 사용한 스레드 생성에 대한 핵심 논리를 포함합니다. main.py 는 테스트를위한 명령 줄 인터페이스를 제공하는 반면 app.py 는 Streamlit 웹 응용 프로그램을 구현합니다. 이 코드는 PDF로드, 텍스트 분할, ChromADB를 사용하여 PDF로드, 텍스트 분할, 작성 및 트윗 생성을 효율적으로 처리합니다. 결론 이 프로젝트는 효율적인 컨텐츠 용도를 위해 AI 기술을 결합하는 힘을 보여줍니다. Gemini-2.0 및 Chromadb는 시간 절약 및 고품질 출력을 가능하게합니다. 모듈 식 아키텍처는 유지 관리 가능성과 확장 성을 보장하는 반면, 간단한 인터페이스는 접근성을 향상시킵니다.

키 테이크 아웃 :

실제 콘텐츠 자동화를위한 최첨단 AI 도구의 성공적인 통합.

손쉬운 유지 보수 및 향후 개선을위한 모듈 식 아키텍처.

비 기술적 인 사용자를위한 사용자 친화적 인 간소화 인터페이스.

• 다양한 콘텐츠 유형과 볼륨을 처리합니다.
• 자주 묻는 질문

Q1 : 시스템은 긴 기사를 어떻게 처리합니까?

a1 :

recursiveCharacterTextSplitter는 chromADB에 내장 및 저장을 위해 긴 기사를 작고 관리하기 쉬운 덩어리로 나눕니다. 유사성 검색을 사용하여 스레드 생성 중에 관련 청크가 검색됩니다.

• Q2 : gemini-2.0의 최적 온도 설정은 무엇입니까?

  a2 :
0.7은 창의성과 일관성 사이의 균형을 제공합니다. 귀하의 요구에 따라 이것을 조정하십시오.

• Q3 : 시스템은 트윗 길이 준수를 어떻게 보장합니까?

  a3 :
프롬프트는 280 문자 제한을 명시 적으로 지정하고 LLM은이를 준수하도록 훈련됩니다. 추가 프로그래밍 방식의 검증이 추가 될 수 있습니다.

• (참고 :이 기사의 이미지는 저자가 소유하지 않으며 허가를 받아 사용됩니다.)