AI 요약관련 정보

• 비디오 게임 캐릭터 20만 개를 학습한 AI 어시스턴트 구축: 사용자가 게임 캐릭터 정보를 잊었을 때 도움을 주기 위해 10만 개 이상의 게임 데이터를 기반으로 AI 어시스턴트를 개발했습니다. 🎮
• 방대한 데이터 수집 및 통합: IGDB, Giant Bomb, Kaggle, Hugging Face 등 다양한 소스에서 10만 개 이상의 캐릭터 데이터를 수집하고 통합했습니다. 📚
• 캐릭터 이미지 스크래핑 및 클라우드 저장: 각 캐릭터당 5~15개의 이미지를 스크래핑하여 Azure 스토리지 버킷에 저장하여 하드 드라이브 공간을 절약했습니다. 🖼️
• NVIDIA Project G Assist 활용: NVIDIA의 온디바이스 로컬 AI인 Project G Assist를 사용하여 음성 또는 텍스트 명령으로 시스템을 제어하고, 플러그인 빌더로 AI 기능을 확장했습니다. 🤖
• NVIDIA 해커톤 참여 기회: 6월 17일부터 7월 16일까지 Project G Assist 플러그인을 개발하는 해커톤이 진행되며, RTX 5090 노트북 등 푸짐한 상품을 받을 수 있습니다. 🏆
• AI 이미지 이해를 위한 임베딩 및 벡터 데이터베이스: GenACLIP V2 모델을 사용하여 이미지를 수학적 임베딩으로 변환하고, PGVector 데이터베이스에 저장하여 유사성 검색을 가능하게 했습니다. 🧠
• 로컬 LLM 기반의 개인 정보 보호 및 요약 기능: Project G Assist는 Llama 8B와 같은 소형 언어 모델을 로컬에서 실행하여 개인 정보를 보호하고, 데이터베이스에서 가져온 정보를 빠르게 요약하는 데 최적화되어 있습니다. 🔒
• 인게임 스크린샷 및 접근성 향상: 게임 화면을 캡처하고 특정 영역(예: 포커 카드)을 잘라내어 게임 규칙을 모르는 사용자에게 튜토리얼 역할을 하거나 접근성을 높이는 데 활용됩니다. 📸
• 기술적 난관 극복: DirectX 게임에서 스크린샷이 검은색으로 나오는 문제를 창 좌표를 이용한 스니핑 툴 방식으로 해결하는 등 여러 기술적 도전을 극복했습니다. 🛠️
• 개발자를 위한 리소스 제공: 프로젝트 템플릿, GitHub 저장소, NVIDIA 개발자 Discord 채널을 통해 G Assist 플러그인 개발을 위한 지원과 커뮤니티를 제공합니다. 🧑‍💻