"Llama | ChatGPT as OCR Vision document AI - YouTube" 라는 제목의 비디오 대본에서 주요 요점을 요약한 것입니다 .

1. 시리즈 소개 :

   • 발표자인 아미쉬 슈클라가 Python RPA 자동화 시리즈를 소개합니다.
   • 이전 영상에서는 Ubuntu와 Windows에서 LLaMA 모델을 다운로드하고 사용하는 방법과 직원 출석 및 비용 추적을 위한 사용 사례를 다루었습니다.

2. 영상의 목적 :

   • 이 영상에서는 LLaMA와 ChatGPT와 같은 언어 모델을 OCR(광학 문자 인식)로 사용하고 비전 AI를 사용하여 문서를 처리하는 방법을 보여줍니다.
   • 목표는 비용 명세서, 송장 또는 내장된 데이터가 있는 문서 처리와 같은 실제 응용 프로그램을 위한 저렴하고 효율적인 솔루션을 구축하는 것입니다.

3. 데모 개요 :

   • 스크린샷의 콘텐츠(예: Apple 주식 데이터)를 읽고, 처리하고, 구성하는 실제 사례를 제공합니다.
   • 업무에는 재고량과 같은 수치적 데이터를 추출하고 구조화된 출력(예: JSON 형식)을 생성하는 것이 포함됩니다.

4. 관련 단계 :

   • 문서가 업로드되거나 수신되었습니다.
   • PyTesseract와 같은 OCR 도구를 사용하여 문서의 내용을 추출하는 스크립트가 트리거됩니다.
   • 추출된 텍스트는 추가 처리를 위해 언어 모델에 프롬프트로 동적으로 전달됩니다.

5. 언어 모델 사용법 :

   • LLaMA 및 ChatGPT와 같은 모델은 추출된 텍스트를 처리하여 쿼리에 답하거나 데이터를 구성합니다(예: 평균 재고량 찾기 또는 표 형식 데이터 만들기).
   • 결과는 정확하며 추후 사용을 위해 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.

6. 맞춤형 및 이점 :

   • 특정 요구 사항에 맞춰 출력을 맞춤화하기 위해 신속한 엔지니어링에 중점을 둡니다.
   • 자체 지식 기반을 기반으로 모델을 훈련하면 일반적인 Vision AI 솔루션보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

7. 코드 연습 :

   • 이 영상에서는 Pillow와 Selenium과 같은 라이브러리를 사용하여 스크린샷을 캡처하고 프로세스를 자동화하는 방법을 포함하여 코드를 자세히 설명합니다.
   • 파일 업로드에 의해 트리거되는 스크립트를 통해 작업을 자동화하는 방법을 보여줍니다(예: SFTP 또는 cron 작업 사용).

8. 시장 솔루션에 대한 장점 :

   • 대부분의 상업용 Vision AI 도구는 비용이 많이 들고 특정 데이터 세트에 대해 학습되지 않았습니다.
   • 실제 데이터를 기반으로 훈련된 사내 모델은 계약 및 개인 데이터와 같은 안전하고 민감한 정보를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

9. 라이브 데모 :

   • LLaMA와 ChatGPT에서 처리한 쿼리의 예는 다음과 같습니다. 여기에는 데이터 요약과 JSON 또는 표 형식으로 표현이 포함됩니다.
   • ChatGPT는 시스템 구성 및 사용 사례에 따라 더 높은 정확도를 제공하는 것으로 알려져 있습니다.

10. 결론 :

    • 소스 코드를 확인하려면 GitHub 저장소를 탐색하고, 추가 업데이트를 위해 채널을 구독하세요.
    • 질문이나 지원이 필요하면 GitHub 이슈를 통해 문의하세요.

이 요약은 비디오의 핵심 아이디어와 진행 상황을 요약한 것입니다. 더 자세히 알고 싶은 섹션이 있으면 알려주세요!