KOMODO-LARGE

NLP(Natural Language Processing) 기술을 활용한 채팅 서비스는 사용자의 질문이나 요청을 실시간으로 이해하고 대응하는 대화형 인터페이스를 제공합니다. 이 서비스는 고객 지원, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 더 정확하고 유용한 대화 경험을 제공합니다.

지원 언어 : 한국어, 영어

Available Models

Model

Description

komodo-large-241008

대형 언어모델(Large Languguge Model)로, 다양한 언어의 패턴을 심층적으로 이해하며 고도의 추론 능력을 갖추고 있습니다. 다양한 분야의 도메인에서 탁월한 생성 인공지능 모델입니다.

Request

POSThttps://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/text/komodo-large

Request Headers

Name

Value

Content-Type

application/json

x-api-key

UNIVA-API-KEY

curl -X POST 'https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/text/komodo-large' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'x-api-key: UNIVA-API-KEY' \ # API 키를 입력하세요.
    -d '{
        "data": {
            "model": "komodo-large", 
            #  버전 설정 방법 : komodo-large-{version}
            "stream": false,
            "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": "당신은 AI 어시스턴트 Komodo입니다. 사용자의 질문에 자세하게 답변하세요."
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": "사용자 입력 텍스트"
                }
            ],
            "max_tokens": 4096,
            # max_tokens 길이 최대값 4096
            "temperature": 0.6,
            "top_p":0.9,
            "presence_penalty": 0.3,
            "frequency_penalty": 0.5
        }
    }'

const axios = require('axios')

const apiKey = 'UNIVA-API-KEY' // API 키를 입력하세요.
const apiUrl =
  'https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/text/komodo-large'

const data = {
  data: {
    model: 'komodo-large',
    //  버전 설정 방법 : komodo-large-{version}
    stream: false,
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content:
          '당신은 AI 어시스턴트 Komodo입니다. 사용자의 질문에 자세하게 답변하세요.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: '사용자 입력 텍스트',
      },
    ],
    max_tokens: 4096,
    // max_tokens 길이 최대값 4096
    temperature: 0.6,
    top_p: 0.9,
    presence_penalty: 0.3,
    frequency_penalty: 0.5
  },
}

async function komodoPostRequest() {
  try {
    const response = await axios.post(apiUrl, data, {
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'x-api-key': apiKey,
      },
    })

    // 응답 처리
    if (response.status === 200) {
      console.log('응답 데이터:', response.data)
      // response.data를 파일로 저장하거나 다른 작업을 수행할 수 있습니다.
    } else {
      console.log('요청 실패:', response.statusText)
    }
  } catch (error) {
    console.error('에러 발생:', error)
  }
}

komodoPostRequest()

import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
import org.apache.http.entity.ContentType;
import org.apache.http.entity.StringEntity;
import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
import java.io.IOException;

public class HttpPostExample {
    public static void main(String[] args) {
        String apiKey = "UNIVA-API-KEY"; // API 키를 입력하세요.
        String url = "https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/text/komodo-large";

        CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault();

        HttpPost httpPost = new HttpPost(url);
        httpPost.setHeader("Content-Type", "application/json");
        httpPost.setHeader("x-api-key", apiKey);

        // JSON 형식의 body 데이터
        String json = "{\"data\":{\"model\":\"komodo-large\",\"stream\": false,\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"당신은 AI 어시스턴트 Komodo입니다. 사용자의 질문에 자세하게 답변하세요..\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"사용자 입력 텍스트\"}],\"max_tokens\":4096,\"temperature\":0.6,\"top_p\":0.9,\"presence_penalty\":0.3,\"frequency_penalty\":0.5}}";
        // 버전 설정 방법 : komodo-small-{version}
        // max_tokens 길이 최대값 4096

        StringEntity entity = new StringEntity(json, ContentType.APPLICATION_JSON);

        httpPost.setEntity(entity);

        try {
            HttpResponse response = httpClient.execute(httpPost);
            HttpEntity responseEntity = response.getEntity();
            String responseString = EntityUtils.toString(responseEntity, "UTF-8");
            System.out.println(responseString);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                httpClient.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

import requests
import json

url = 'https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/text/komodo-large'
api_key = 'UNIVA-API-KEY' # API 키를 입력하세요.

headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'x-api-key': api_key
}

data = {
    "data" :  {
        "model": "komodo-large",
        #  버전 설정 방법 : komodo-small-{version}
        "stream": False,
        "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": "당신은 AI 어시스턴트 Komodo입니다. 사용자의 질문에 자세하게 답변하세요."
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": "사용자 입력 텍스트"
                }
        ],
        "max_tokens": 4096,
        # max_tokens 길이 최대값 4096
        "temperature": 0.6,
        "top_p": 0.9,
        "presence_penalty": 0.3,
        "frequency_penalty": 0.5
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# API 호출 결과 확인
if response.status_code == 200:
    result = response.json()

else:
    print("Error Code :", response.status_code)
    result = response.json()

result

Request Body (* required)

Name

Type

Description

model*

string

사용할 model의 id

messages* messages[]["role"] - role : system -> optional - role : user -> required

array

사용자가 입력하는 input text

temperature (Defaults to 0.6)

number

응답의 다양성을 조절하는 매개변수 값이 높을수록 텍스트를 생성할 때 가능한 다음 단어의 선택 범위가 넓어져 더 창의적인 응답을 생성할 가능성이 높아집니다. 0~1 사이 값으로 설정합니다.

max_tokens (Defaults to 4096)

integer

생성할 수 있는 최대 토큰 수를 지정합니다. 최대 4096까지 설정 가능합니다.

top_p (Defaults to 0.9)

number

기준 확률을 설정하는 매개변수. 예측 확률의 순서대로 설정 값 p 이하인 토큰들 중 하나를 선택합니다. 0~1 사이 값으로 설정합니다.

presence_penalty (Defaults to 0.3)

integer

반복적인 내용의 출현을 억제하는 매개변수 값이 높을수록 이미 언급된 주제나 단어를 피해 새롭고 다양한 내용을 생성하는 경향이 강해집니다. 0~2 사이 값으로 설정합니다.

frequency_penalty (Defaults to 0.5)

integer

생성된 텍스트 내에서의 단어 또는 주제의 반복 빈도를 감소시키는 매개변수 값이 높을수록 다양하고 새로운 내용을 포함하려는 경향이 강해집니다. 0~2 사이 값으로 설정합니다.

Response

{
  "success": true,
  "result": {
    "id": "cmpl-054c224e62cf49bea2a34fd2cd07a265",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1720754064,
    "model": "komodo-large",
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "모델 응답 텍스트"
        },
        "logprobs": null,
        "finish_reason": "stop",
        "stop_reason": null
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 47,
      "total_tokens": 225,
      "completion_tokens": 178
    }
  }
}

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Deprecated Models

Model

Description

komodo-large-240731

해당 버전은 2024-10-08에 사용 중지되었습니다.

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Last updated 16 days ago