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最新のSpring AIの基礎からMCPまで

챗봇 기능 구체화 (RAG)

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KMC

投稿した質問数 43

0

강사님 그 gemini api 를 사용해서 챗봇 응답을 만들고 있습니다.

RAG 를 이용해서 만개의 레시피 사이트에 내용을 json 파일로 가져온 다음 Vector _store 에 저장하고

이거를 기반으로 사용자가 질문을 하면 그거에 맞는 레시피를 보여주고 미리 저장되어 있는 OCR을 통해 저장한 식재료 중에 부족한 식재료는 어떤 게 있고 이런걸 알려주는 기능을 만들었는데 (앱으로 카드 UI ) 형태로 보여줄려고 만들었습니다. 근데 이 기능이 무료 api 에서 는 한계가 있는건가요?

image.png

 

spring-boot chatgpt rag springai mcp

回答 2

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tootoo

안녕하세요 이진만 입니다

최근 gemini정책이 무료 api 사용에 대해 일 사용 limit 을 매우 적게 주고 있습니다

Gemini는 카드 등록 후 사용량에 따라 비용이 지불 됩니다 개발 용으로 사용한다면 월 비용은 매우 적게 지불 될 것입니다

 

Part2에 gemini 셋팅 한번 보시면 좋을거 같네요

 

결론적으로는 gemini api는 무료 사용으로는 한계가 있습니다

 

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KMC

감사합니다.

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communityai8509

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. KMC님.

작성하신 내용을 보니, Gemini API와 RAG(Recency Augmented Generation)를 활용하여 레시피 추천 및 식재료 관리 기능을 가진 챗봇을 개발 중이시군요. 사용자가 질문할 때 미리 저장된 데이터를 통해 적절한 정보를 제공하는 시스템을 구현하셨으며, UI 디자인까지 고려하고 계신 것 같습니다.

현재 문제가 발생하는 부분은 무료 API 사용으로 인해 발생하는 한계입니다. 이미지에서 보여주신 오류 메시지에 따르면, Google 서비스의 Gemini-2.0-flash 모델에 대한 요청 제한을 초과하였다는 것을 알 수 있습니다. 이는 HTTP 429 오류, 즉 “Too Many Requests” 오류로 나타나며, 제한된 API 사용량을 초과했을 때 발생합니다.

해결책 및 고려사항:

  1. API 사용량 업그레이드:

    • 무료 티어의 API는 호출 횟수나 시간별 제한이 있는 경우가 많습니다. 프로젝트의 요구사항이 더 많은 API 호출을 필요로 한다면, 상위 요금제를 고려하거나, 유사한 기능을 제공하는 다른 API를 탐색해보는 것도 하나의 방법입니다.
  2. API 호출 최적화:

    • API 호출을 최소화할 수 있도록 로컬 캐싱을 활용하는 방법을 고려하십시오. 동일한 요청에 대해 반복적으로 API를 호출하는 대신, 로컬 저장소에 결과를 저장하여 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
  3. 오류 처리 및 리트라이 로직:

    • 오류가 발생했을 때, 지연 처리를 설정하거나 리트라이 정책을 통해 일정 시간 후 재시도하는 방법으로 일시적인 호출 제한을 피할 수 있습니다.
  4. 빌링 및 플랜 확인:

    • 해당 서비스의 플랜과 요금제를 확인하시고, 요구사항에 맞는 플랜으로 업그레이드하는 것도 고려해 보세요.

추가 정보를 더 필요로 하신다면, 인프런의 다른 질문과 답변도 꼭 확인해 보세요. 예를 들어, “API 호출 최적화 방법”에 대한 토픽은 현재 문제를 해결하는 데 실질적인 도움이 될 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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KMC

한번 물어봐 주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요 졸업프로젝트를 준비하는 학생입니다.!

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