이번 영상에서는 Llama OCR을 사용하여 이미지에서 텍스트를 추출하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. Llama OCR은 Together AI에서 제공하는 MPM(Model Package Manager) 패키지로, 이미지 파일 경로와 Together API 키만 입력하면 OCR 결과를 얻을 수 있습니다. Together AI에서 Llama OCR 사용하기 Together AI에서 Llama OCR을 사용하는 방법은 다음과 같습니다. 이미지를 불러오기: 스크린샷이나 로컬 이미지를 불러옵니다. OCR 실행: Llama OCR 인터페이스에서 이미지를 OCR 처리합니다. 결과 얻기: OCR 결과가 Markdown 형식으로 반환됩니다. Python에서 Llama OCR 구현하기 Python에서 Llama OCR을 사용하려면 다음과 같은 방법을 따릅니다. Together 패키지 설치: pip install…

웹 사이트 데이터에서 구조화된 정보 추출 웹 스크래핑을 사용하면 웹사이트에서 정보를 추출할 수 있지만, 구조화된 데이터를 추출하는 것은 어려울 수 있습니다. Crawl for AI와 LLM을 사용하면 이 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다. Crawl for AI Crawl for AI는 웹사이트를 자동으로 크롤링하고 콘텐츠를 추출하는 파이썬 라이브러리입니다. 비동기적 및 동기적 모드를 지원하며, 다양한 의존 라이브러리가 있습니다. LLM LLM(대규모 언어 모델)은 언어에 대한 인간 수준의 이해력을 가진 인공 지능 모델입니다. 웹 콘텐츠를 분석하고 구조화된…

OpenAI Swarm 프레임워크를 활용한 마케팅 에이전트 생성 오늘은 OpenAI Swarm 프레임워크를 사용하여 마케팅 에이전트를 생성하는 방법을 알려드리겠습니다. 이를 위해 웹 스크래핑에는 Firecrow를 사용하고, 특정 웹사이트를 위한 마케팅 캠페인을 생성하기 위해 상호작용할 수 있는 에이전트를 5가지 생성할 것입니다. 프로세스 먼저 main.py 파일에서 Firecrow와 모든 에이전트를 임포트한 다음 환경 변수를 로드합니다. 이어서 웹사이트 URL을 스크립트화하고 LLM이 사용할 수 있는 형태로 변환하는 scrape_website 함수를 만듭니다. 이를 통해 토큰 사용량을 절약하고 AI의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다음으로, 프롬프트를 통해 OpenAI를 호출하고 응답을 반환하는 generate_completion 함수를 생성합니다. 이제 AI 에이전트가 사용할 수 있는 함수를 만듭니다.…