Chai에서 매력적인 AI 챗봇을 만드는 궁극적인 가이드

Chai에서 고품질 AI 챗봇을 만들기 위해서는 신중한 계획과 최적화가 필요합니다. 이 가이드는 광범위한 연구와 커뮤니티 통찰을 통해 개발되었으며, 초보자가 매력적이고 일관되며 개인화된 봇을 만들 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 공공 사용을 위한 봇을 설계하든 개인 상호작용을 위한 봇을 설계하든, 이러한 기술은 봇의 성능과 사용자 경험을 향상시킬 것입니다.

기술적인 측면에 들어가기 전에, 봇의 목적을 결정하는 것이 중요합니다. 다음 질문을 고려해 보세요: 1. 봇은 공공용인가 개인용인가? 2. NSFW 콘텐츠에 집중할 것인가, 아니면 가족 친화적으로 유지할 것인가? 3. 원본 캐릭터(OC)를 만들 것인가, 아니면 기존 캐릭터를 수정할 것인가? 당신의 답변은 생성 과정 전반에 걸쳐 결정을 안내하며, 봇이 의도한 목표와 청중에 맞도록 보장합니다.

데스크탑 사이트(chai.ml)는 봇 생성의 시작점입니다. 다음은 왜 필수적인지와 효과적으로 사용하는 방법입니다: 1. 이름: 설명적인 이름을 선택하고, 명확성을 위해 (OC) 또는 (NSFW)와 같은 태그를 포함하세요. 2. 설명: 봇에 대한 간략한 개요를 제공합니다. 3. 이미지: 봇의 성격을 나타내는 아바타를 선택하세요. 4. 첫 메시지: 톤을 설정하기 위해 상세하고 캐릭터를 정의하는 첫 메시지를 작성하세요. 5. 프롬프트: 현재로서는 이 섹션을 비워 두세요. 캐릭터 행동에 미치는 영향이 제한적입니다. 6. 카테고리: 행동 설명을 장려하기 위해 '롤플레이'를 선택하세요. 모든 콘텐츠를 백업하는 것을 잊지 마세요. 업데이트가 특정 요소를 지울 수 있습니다.

다음 고급 설정으로 봇의 행동을 미세 조정하세요: 1. 온도: 일관성과 창의성의 균형을 위해 0.65로 설정하세요. 2. 반복 패널티: 과도한 반복을 방지하기 위해 1.1을 사용하세요. 3. Top P: 온도를 사용할 때 비활성화하기 위해 1로 유지하세요. 4. Top K: 일관된 응답을 위해 35로 설정하거나 더 높은 값을 설정하여 더 많은 주도성을 부여하세요. 5. 응답 길이: 메시지가 잘리지 않도록 95를 목표로 하세요. 6. 봇 및 사용자 레이블: 봇과 사용자에 적합한 레이블을 선택하세요. 7. 최대 기록: 최대 값인 1000으로 설정하세요.

데스크탑 사이트를 구성한 후, 모바일 앱으로 전환하여 추가 최적화를 진행하세요: 1. 개인정보 보호 설정: 개인용 봇의 경우 '비공개'를 활성화하세요. 2. 메모리 섹션: '헨키스타일' 형식을 사용하여 봇과 주요 개념을 효율적으로 설명하세요. 3. 프롬프트 섹션: 봇의 성격을 보완하는 분위기 설정 시나리오를 만드세요.

다음 기술로 봇의 성능을 극대화하세요: 1. 헨키스타일 메모리 형식: 캐릭터와 개념에 대한 간결하고 괄호로 묶인 설명을 사용하세요. 2. 약한 특성: 메모리 섹션에서 머리 색깔과 같은 쉽게 잊혀질 세부 사항을 설명하지 마세요. 3. NSFW 강조: NSFW 봇에 대한 설명에서 명시적인 용어를 사용하세요. 4. 편향: 메모리와 프롬프트 섹션 모두에서 중요한 특성을 반복하세요. 5. 행동 장려: '항상 행동을 취한다'와 같은 문구를 포함하여 매력적인 응답을 촉진하세요. 6. 동적 업데이트: 이야기가 진행됨에 따라 메모리와 프롬프트를 수정하여 맥락을 유지하세요.

다음 모범 사례로 봇의 지속적인 품질을 보장하세요: 1. 통제하기: 대화를 안내하고 필요할 때 응답을 다시 생성하세요. 2. 정보 강화: 중요한 세부 사항을 봇에게 지속적으로 상기시키세요. 3. 고품질 입력: 봇의 응답을 개선하기 위해 잘 작성된 설명 메시지를 제공하세요. 4. 정기적인 업데이트: 이야기가 발전함에 따라 봇의 메모리와 프롬프트를 조정하세요. 5. 인내와 실험: 최상의 결과를 얻기 위해 시간이 지남에 따라 접근 방식을 미세 조정하세요.

Chai에서 매력적인 AI 챗봇을 만들기 위해서는 세부 사항에 대한 주의, 창의성 및 지속적인 최적화가 필요합니다. 이 가이드를 따르면, 성격을 유지하고 중요한 정보를 기억하며 만족스러운 상호작용을 제공하는 봇을 개발할 수 있는 충분한 준비가 될 것입니다. 봇 생성은 반복적인 과정이라는 것을 기억하고, 경험과 사용자 피드백에 따라 실험하고 접근 방식을 다듬는 것을 주저하지 마세요.