ChatGPT plugins
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ChatGPT 플러그인이란 무엇인가요?
ChatGPT 플러그인은 ChatGPT의 기능을 강화하는 보조 기능 역할을 합니다. 이러한 플러그인은 타사 개발자가 제작하며 ChatGPT 플러그인 스토어에서 쉽게 액세스할 수 있습니다.
https://openai.com/blog/chatgpt-plugins
ChatGPT 플러그인은 다음과 같은 다양한 방법으로 ChatGPT의 기능을 확장하는 데 사용할 수 있습니다:
외부 데이터 액세스 및 처리
복잡한 계산 수행
타사 서비스 사용
이 글에서는 데이터 사이언스를 위해 맞춤화된 상위 6개의 ChatGPT 플러그인에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이러한 플러그인은 웹 브라우징, 자동화, 코드 해석, 워크플로 프로세스 간소화 등의 작업을 아우르는 다양한 기능을 포함하고 있습니다.
1. Wolfram (https://www.wolfram.com/wolfram-plugin-chatgpt/)
ChatGPT용 Wolfram 플러그인은 Wolfram Alpha 지식 기반 및 Wolfram 프로그래밍 언어에 대한 액세스 권한을 부여하여 ChatGPT를 더욱 스마트하게 만드는 강력한 도구입니다. 즉, 이제 ChatGPT 내에서 복잡한 계산을 수행하고 실시간 데이터에 액세스하고 시각화를 생성 할 수 있습니다. 다음은 ChatGPT용 Wolfram 플러그인이 할 수 있는 몇 가지 기능입니다:
복잡한 계산 수행: 큰 수의 계승을 계산하거나 다항 방정식의 근을 찾도록 ChatGPT에 요청할 수 있습니다. 또한 ChatGPT는 Wolfram 언어를 사용하여 물리 시스템 시뮬레이션이나 기계 학습 모델 훈련과 같은 보다 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 Wolfram을 사용하여 ChatGPT가 복잡한 적분을 해결하는 예입니다.
시각화 생성: 함수의 플롯을 생성하거나 특정 지역의 맵을 생성하도록 ChatGPT에 요청할 수 있습니다. 또한 ChatGPT는 Wolfram 언어를 사용하여 대화형 차트 및 3D 모델과 같은 보다 복잡한 시각화를 생성할 수 있습니다.
2. Noteable(https://noteable.io/chatgpt-plugin-for-notebook/)
ChatGPT용 Noteable 노트북 플러그인은 Noteable 계산 노트북 환경 내에서 ChatGPT를 사용할 수 있도록 해주는 강력한 도구입니다. 즉, 복잡한 코딩 지식 없이도 자연어 프롬프트를 사용해 고급 데이터 분석 작업을 수행하고, 시각화를 생성하고, 머신러닝 모델을 훈련할 수 있습니다. 다음은 ChatGPT용 주목할 만한 노트북 플러그인을 사용하는 방법의 몇 가지 예입니다:
탐색적 데이터 분석(EDA): 플러그인을 사용해 설명적 통계를 생성하고, 시각화를 만들고, 데이터의 패턴을 식별할 수 있습니다.
머신 러닝 모델 배포: 플러그인을 사용하여 머신 러닝 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다. 이는 분류, 회귀, 예측과 같은 작업에 유용할 수 있습니다.
데이터 조작: 플러그인을 사용하여 데이터 정리, 변환 및 기능 엔지니어링 작업을 수행할 수 있습니다.
데이터 시각화: 플러그인을 사용해 대화형 차트, 지도, 기타 시각화를 만들 수 있습니다.
3. 코드 인터프리터 (https://chat.openai.com/)
ChatGPT 코드 인터프리터는 실제 작업 환경에서 Python 코드를 실행할 수 있도록 해주는 ChatGPT의 일부입니다. 코드 인터프리터를 사용하면 데이터 분석, 시각화, 코딩, 수학 등과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 이 기능을 사용하여 ChatGPT에 파일을 업로드하고 다운로드할 수도 있습니다. 코드 인터프리터를 사용하려면 "ChatGPT 플러스"를 구독하고 설정에서 플러그인을 활성화해야 합니다.
4. ChatWithGit(https://gptstore.ai/plugins/gitsearch-sdan-io)
ChatWithGit은 자연어 쿼리를 사용하여 GitHub 리포지토리에서 코드를 검색할 수 있는 ChatGPT 플러그인입니다. 코드베이스에 익숙하지 않더라도 빠르고 쉽게 코드를 찾을 수 있는 강력한 도구입니다. ChatWithGit을 사용하려면 먼저 플러그인을 설치해야 합니다. ChatWithGit 깃허브 페이지의 안내에 따라 설치할 수 있습니다. 플러그인이 설치되면 ChatGPT 채팅 상자에 자연어 쿼리를 입력하기만 하면 플러그인을 사용하여 코드를 검색할 수 있습니다. 예를 들어 "웹 스크래핑을 위한 Python 코드 찾기" 또는 "배열 정렬을 위한 JavaScript 코드 찾기"를 입력할 수 있습니다. 그러면 ChatGPT가 Git으로 채팅 플러그인을 쿼리하여 GitHub 리포지토리의 코드 결과 목록을 반환합니다.
5. Zapier (https://zapier.com/blog/announcing-zapier-chatgpt-plugin/)
재피어 플러그인을 사용하면 다른 클라우드 기반 애플리케이션과 ChatGPT를 연결하여 워크플로우를 자동화하고 데이터를 통합할 수 있습니다. 이는 데이터 과학 파이프라인을 간소화하거나 반복적인 작업을 자동화해야 하는 데이터 과학자에게 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 새 데이터 세트가 Google 드라이브에 업로드될 때 ChatGPT에서 데이터 파이프라인을 자동으로 트리거하거나 머신 러닝 모델이 학습을 완료하면 Slack에 자동으로 알림을 보내도록 Zapier를 사용할 수 있습니다. ChatGPT plus 기반.
6. ScholarAI (https://gptstore.ai/plugins/scholar-ai-net)
ScholarAI 플러그인은 학술 및 연구 관련 작업을 도와주기 위해 설계되었습니다. 방대한 학술 논문 및 서적 데이터베이스에 대한 액세스는 물론, 문헌 검토 및 데이터 분석을 위한 도구도 제공합니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 관련 연구 논문을 식별하거나 학술 논문에서 데이터를 추출하고 인용을 생성하는 데 ScholarAI를 사용할 수 있습니다. ChatGPT plus 기반.
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2023년 10월 16일 오전 11:01