데브허브 | DEVHUB | Build AI Agents in Rust Using Hugging Face Inference API | RAG | RUST | LLM

Rust를 사용하여 Hugging Face Inference API를 통해 AI 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 🤖
Olama가 로컬 모델 실행에 제한적인 반면, Hugging Face는 수만 개의 모델을 제공하며, 로컬 실행 없이 API를 통해 다양한 모델에 접근할 수 있습니다. ☁️
이메일과 비밀번호만으로 Hugging Face 계정을 생성하고, 모델 사용을 위한 읽기 전용 API 토큰을 쉽게 발급받을 수 있습니다. 🔑
텍스트 생성, 음성 인식, 이미지 생성 등 Hugging Face에서 제공하는 광범위한 모델들을 Rust 프로젝트에 활용할 수 있습니다. 📚
llm-chain (또는 유사한 LLM 래퍼), tokio, serde 등의 크레이트를 사용하여 비동기 LLM 에이전트를 효율적으로 구축합니다. 🦀
API 키와 모델 이름을 설정하고, 시스템 및 사용자 프롬프트를 전달하여 Hugging Face 모델로부터 응답을 받는 기본적인 과정을 시연합니다. 💬
Tool 트레이트를 구현하여 사용자 정의 도구(예: 계산기)를 만들고, JSON 스키마로 인수를 정의하며, 이를 LLM 에이전트에 통합하여 복잡한 작업을 수행하게 합니다. 🛠️
Hugging Face Inference API의 무료 사용량에는 제한이 있지만, 프로젝트 요구사항에 따라 유료 플랜으로 업그레이드하거나 향후 로컬 모델 실행 방식을 탐색할 수 있습니다. 📈

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