청관재(淸觀齋)

이제 챗봇을 만들어본다.책 예제에서는 '어린왕자' 페르소나를 부여해서 챗봇을 만드는데 나는 백설공주에게 독사과를 주는 '계모' 페르소나를 부여해 볼 생각이다. (김수인 아이디어;; ㅋㅋ) 이번 장에서는 OpenAI의 모델과 API만을 사용한다고 한다. 먼저, CLI를 사용한 챗봇 만들기이다. # 1. CLI를 이용한 챗봇 만들기다음과 같이 코드를 작성해준다.from openai import OpenAIclient = OpenAI()def chatbot_response(user_message: str): #1 OpenAI의 gpt-5-mini 모델을 사용하여 응답 생성 result = client.responses.create(model="gpt-5-mini", input=user_messag..

이제 드디어 Step3에 도달했다.... 또 열심히 달려보자... Step3는 Step2에서 만든 채널 구조(m.gro)를 복제한 뒤, 그 안에서 육각형 배열을 이루는 채널 묶음만 골라내는 단계를 진행한다.이는 크게 세 부분으로 나눌 수 있다. 1. 채널 복제gmx gencof -nbox 4 4 1 로 m.gro 를 x,y 방향으로 4X4 복제해서 4x4x1_channels.pdb를 만든다.물 / 이온 / RNA 비드(W WF ION NA CL BB* SC*) 중에서 지질 꼬리 비드 (CA1 CB1 C3A C3B D3A D3B) 8 Å 이내에 있는 것은 빼고 선택한다. 이렇게 하면 채널 안쪽의 순수한 용매 영역만 남는다.mdvcontainment 으로 포함관계를 분석해서 채널이 64개로 제대로 분리되는..

수업 가기 전에 조금만 깔짝 해보려고 과학도서관에서 노트북과 책을 폈다. 아자아자.... # 비동기 프로그래밍LLM API가 기존의 API와 다른 점은 최종 결과를 받기 전까지 시간이 많이 걸린다는 것이다.또한 만약 요청이 연속적으로 발생한다고 가정한다면, 이전 요청이 끝나지 않았을 경우 뒤에 온 요청은 계속 기다려야 한다. 비동기 프로그래밍은 특정 작업이 완료될 때까지 시스템이 멈춰서 기다리지 않고, 곧바로 다음 코드를 실행하여 여러 작업을 유기적으로 동시에 진행할 수 있도록 하는 방식이다. 예를 들자면 앞사람의 커피가 다 만들어질 때까지 다른 사람이 주문조차 하지 못하고 카운터에서 기다리는 상황을 막는 것과 비슷할 것 같다. LLM API를 서비스에 사용할 생각이라면 반드시 비동기 처리를 해야한다..

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클로드는 매우 자연스러운 한국어 대화를 생성한다.클로드를 사용하려면 anthropic 패키지를 설치해야 한다. pip install anthropic==0.49.0 위 명령으로 의존성 패키지를 설치해준다.(꼭 .venv 환경이 활성화 되어있어야 한다.) 앤트로픽 API 사용법은 오픈AI의 챗 컴플리션 API와 거의 같다.이번에는 이전 대화를 유지하는 예제를 공부할 계획이다. 먼저 이전에 진행했던 것처럼 .env 파일에 ANTHROPIC_API_KEY를 등록해주는 과정이 필요하다. 이제 아래 코드를 chapter1 폴더에 hello_anthropic.py 파일명으로 저장해준다.import osfrom dotenv import load_dotenvimport anthropic#1 .env 파일에서 환경 변수..