[Dev] 오픈 소스 AI 프로젝트를 통한 학습

다양한 AI프로젝트를 어디서부터 시작해야 할지 모른다면, 아래의 5가지 오픈 소스 프로젝트를 통해 배울 수 있습니다. 참고하세요.

 

🍎 SWIRL

🥯 https://github.com/swirlai/swirl-search

🥯 개념

• 고급 AI 기술을 비즈니스 운영에 통합하는 오픈 소스 AI 검색 및 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템

🥯 주요 특징 및 경험

• 비즈니스에서의 AI 통합: 의사 결정과 효율성을 개선하기 위해 기존 비즈니스 시스템에 AI 기능을 통합하는 방법을 이해
• RAG: 정보 검색과 생성 AI를 결합하여 맥락에 맞는 응답을 제공하는 RAG 기술 배울수 있음
• 데이터 보안 관행: 데이터 이동의 필요성을 제거하여 보안을 강화하는 로컬 데이터에 직접 작동하는 AI 솔루션을 구현하는 방법을 탐색
• 오픈 소스 배포: 프라이빗 클라우드 환경 내에서 오픈 소스 AI 인프라를 배포하고 관리하는 경험

 

🍎 Postiz

🥯 https://github.com/gitroomhq/postiz-app

🥯 개념

• AI를 활용하여 다양한 플랫폼에서 콘텐츠 게시를 최적화하는 오픈 소스 소셜 미디어 스케줄링 도구
• 여러 소셜 미디어 계정을 관리하고 효과적으로 게시물을 예약하는 프로세스를 단순화

🥯 주요 특징 및 경험

• AI 기반 스케줄링: 인공지능이 소셜 미디어에 게시할 최적의 시간을 결정하는 방법
• 다중 플랫폼 지원: 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 게시물을 예약하는 데 따른 과제와 해결책 이해
• 사용자 친화적 디자인: 쉬운 탐색과 계정 관리를 위한 직관적인 UI 디자인 원칙 탐색
• 분석 통합: 게시물 성과와 청중 참여에 대한 통찰력을 제공하는 분석 방법 발견

 

🍎 OpenBB

🥯 https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB

🥯 개념

• 광범위한 투자 연구 도구에 접근할 수 있는 무료 오픈 소스 금융 플랫폼
• 주식, 옵션, 암호화폐, 외환, 거시경제 데이터, 고정 수입 등을 분석하는 기능 제공

🥯 주요 특징 및 경험

• 종합적인 금융 분석: 다양한 금융 상품과 시장을 탐색하여 주식, 옵션, 암호화폐 등에 대한 통찰력
• 데이터 통합 기술: 종합적인 투자 연구를 용이하게 하는 여러 데이터 소스를 일관된 플랫폼으로 통합하는 방법
• 오픈 소스 개발 관행: 대규모 오픈 소스 프로젝트를 유지하고 개선하는 데 관련된 협업 프로세스 이해
• 확장성과 맞춤화: 특정 연구 요구에 맞게 플랫폼을 맞춤화하고 확장하여 기능을 향상시키는 방법 발견

 

🍎 Open WebUI

🥯 https://github.com/open-webui/open-webui

🥯 개념

• 대규모 언어 모델(LLM)과의 상호작용을 용이하게 하기 위해 설계된 오픈 소스, 사용자 친화적 인터페이스
• Ollama와 OpenAI 호환 API를 포함한 다양한 LLM 러너를 지원하며, 역할 기반 접근 제어, 다국어 지원, 이미지 생성 도구와의 통합과 같은 기능 제공

🥯 주요 특징 및 경험

• AI 모델 통합: 통합 인터페이스 내에서 다양한 AI 모델을 연결하고 관리하는 방법 이해
• 사용자 관리: 사용자 권한을 효과적으로 관리하기 위한 역할 기반 접근 제어 구현
• 다국어 지원: 여러 언어를 지원하는 사용자 인터페이스를 제공하는 기술 탐색
• 오프라인 작동: 데이터 프라이버시를 강화하는 인터넷 연결 없이 기능하는 애플리케이션 설계에 대한 통찰력

 

🍎 Auto Jobs Applier AI Agent

🥯 https://github.com/AIHawk-FOSS/Auto_Jobs_Applier_AI_Agent

🥯 개념

• 구직 프로세스를 자동화하는 오픈 소스 도구
• 인공지능을 활용하여 사용자가 여러 일자리에 효율적으로 그리고 개인화된 내용으로 지원하는 기능 지원. 구인 공고를 스캔하고, 관련 있는 직책을 필터링하며, 사용자를 대신하여 지원서를 제출하여 구직 경험 간소화

🥯 주요 특징 및 경험

• 자동화 기술: AI 주도 방법을 사용하여 구직 지원과 같은 반복적인 작업을 자동화
• AI 기반 개인화: AI가 특정 직무 요구사항에 맞춰 지원 자료를 조정하여 성공 가능성 향상
• 데이터 처리 및 보안: 애플리케이션 내에서 민감한 사용자 정보를 안전하게 관리하는 방법 탐색
• 오픈 소스 협업: 코드 리뷰와 이슈 추적을 포함하여 커뮤니티 주도 프로젝트에 기여하고 유지하는 경험

 

• source: https://dev.to/swirl/from-zero-to-app-learning-through-open-source-ai-projects-3dkn