IT & Mobile

팀뷰어로 원격 pc를 제어하려면
host PC에 teamViewer host를 설치해야한다. (라이선스 있다고 눌러야 뜨네요)

참고링크: https://m.blog.naver.com/terry_daddy/223284278249

customGPT모델은 openAPI로 호출이 안되는 현상이 있네요.

그래서 자체훈련을 시키려면 fine-tuning모델이 맞고,
아래와 같이 생성하면 됩니다.

(json형식 예제)
{"messages": [
    {"role": "system", "content": "너는 친절한 금융 상담사야."},
    {"role": "user", "content": "대출 금리가 어떻게 되나요?"},
    {"role": "assistant", "content": "현재 대출 금리는 연 3.5%입니다."}
]}


jsonl형식.필요

{"messages": [{"role": "system", "content": "너는 친절한 채권 전문가야."}, {"role": "user", "content": "채권 회수 절차가 어떻게 되나요?"}, {"role": "assistant", "content": "채권 회수 절차는 1) 채무자 연락 2) 독촉장 발송 3) 법적 조치 순으로 진행됩니다."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "너는 친절한 채권 전문가야."}, {"role": "user", "content": "부실채권을 매각할 수 있나요?"}, {"role": "assistant", "content": "네, 부실채권은 채권 매입 기관을 통해 매각할 수 있습니다."}]}

curl -X POST "https://api.openai.com/v1/files" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: multipart/form-data" \
  -F "file=@training_data.jsonl" \
  -F "purpose=fine-tune"



응답예시:
{
  "id": "file-abc123",
  "object": "file",
  "bytes": 12345,
  "created_at": 1700000000,
  "filename": "training_data.jsonl",
  "purpose": "fine-tune"
}

curl -X POST "https://api.openai.com/v1/fine_tuning/jobs" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "training_file": "file-abc123",
    "hyperparameters": {
      "n_epochs": 3
    }
  }'


응답 예시:

{
  "id": "ftjob-xyz789",
  "object": "fine_tuning.job",
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "training_file": "file-abc123",
  "status": "running",
  "created_at": 1700000000
}

curl -X GET "https://api.openai.com/v1/fine_tuning/jobs/ftjob-xyz789" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY"

응답 예시: 
{
  "id": "ftjob-xyz789",
  "status": "succeeded",
  "fine_tuned_model": "ft:gpt-3.5-turbo:your-org:custom-model"
}

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "ft:gpt-3.5-turbo:your-org:custom-model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "채권 회수 절차가 어떻게 되나요?"}],
    "temperature": 0.7
  }'​

(참고: open API를 이용한 custom GPT는 불가능함, 내부 api로 외부데이터 연동은 가능)

1. OpenAI 플랫폼에서 Custom GPT 생성하기

Custom GPT를 설정하려면 OpenAI 플랫폼에서 새로운 Custom GPT를 생성해야 합니다.

1.1. OpenAI 플랫폼 접속

1. OpenAI Custom GPT 페이지로 이동
2. 로그인 후 상단의 My GPTs 메뉴 클릭
3. "Create a GPT" 버튼을 클릭하여 새로운 Custom GPT 생성 시작

2. Custom GPT 설정 과정

Custom GPT는 OpenAI의 Guided Setup을 통해 설정할 수 있습니다.
이 과정에서는 GPT의 성격, 역할, 학습 데이터, API 기능 설정을 조정할 수 있습니다.

2.1. 기본 정보 입력

• GPT의 이름 설정 → (예: "채권 전문가 GPT")
• 설명 입력 → (예: "이 GPT는 채권 회수 및 법률 상담을 위한 맞춤형 AI입니다.")

2.2. 역할 및 동작 방식 정의 (Instructions)

Custom GPT의 동작 방식을 정의하는 가장 중요한 과정입니다.

✅ "Instructions" 탭에서 설정할 내용

1. Assistant Instructions
   → GPT가 어떻게 행동해야 하는지 설명
2. text
   복사편집
   당신은 금융 및 법률 전문가로서 채권 회수와 관련된 법률 상담을 제공합니다. 사용자의 질문에 대해 구체적인 법률 조항을 참조하며, 금융 기관의 실무적인 조언을 제공합니다.
3. User Instructions
   → 사용자가 Custom GPT를 어떻게 사용할지 안내
4. text
   복사편집
   질문을 작성할 때, 관련된 법률 조항이나 금융 용어를 포함해 주세요. 예시: "대여금 반환 청구 소송을 진행하려면 어떤 절차를 따라야 하나요?"

2.3. 추가적인 데이터 업로드 (Knowledge)

✅ 사용자가 Custom GPT에 대한 추가 정보를 제공할 수도 있습니다.

• FAQ 데이터 업로드 (CSV, JSON 형식)
• PDF, 텍스트 문서 업로드 (예: 회사 내부 지침, 법률 문서 등)

예시:

• 금융 기관의 채권 회수 정책을 포함한 PDF 파일 업로드
• 법률 상담 시 자주 묻는 질문(FAQ) 데이터 업로드

2.4. API 호출 및 도구 사용 설정 (Actions)

Custom GPT는 API 호출 및 외부 도구(Functions)와 연동할 수도 있습니다.

• 예를 들어, Spring Boot API, Google 검색, 데이터베이스 API 등을 호출 가능

예제:

{
  "name": "채권 회수 API",
  "description": "고객의 채권 정보를 조회하고 법률 절차를 안내합니다.",
  "parameters": {
    "채권자명": {
      "type": "string",
      "description": "채권자의 이름"
    },
    "채무자명": {
      "type": "string",
      "description": "채무자의 이름"
    }
  }
}

이 기능을 활용하면 API를 직접 호출하여 최신 정보를 제공하는 Custom GPT를 만들 수 있습니다.

3. Custom GPT를 API에서 호출하는 방법

Custom GPT를 OpenAI API에서 사용하려면, API에서 model 값을 Custom GPT ID로 변경하면 됩니다.

✅ Custom GPT API 호출 예제 (Java)

import okhttp3.*;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.io.IOException;

@Service
public class OpenAICustomService {
    private static final String API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
    private final OkHttpClient client = new OkHttpClient();

    @Value("${openai.api.key}")
    private String apiKey;

    @Value("${openai.custom.gpt.id}") // Custom GPT ID (예: gpt-4-custom-XXXXX)
    private String customGptId;

    public String getCustomGptResponse(String userInput) throws IOException {
        String json = "{"
                + "\"model\":\"" + customGptId + "\","
                + "\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"" + userInput + "\"}],"
                + "\"temperature\":0.7"
                + "}";

        RequestBody body = RequestBody.create(json, MediaType.get("application/json"));

        Request request = new Request.Builder()
                .url(API_URL)
                .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)
                .header("Content-Type", "application/json")
                .post(body)
                .build();

        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            if (!response.isSuccessful()) {
                throw new IOException("Unexpected code " + response);
            }

            ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
            JsonNode rootNode = mapper.readTree(response.body().string());
            return rootNode.get("choices").get(0).get("message").get("content").asText();
        }
    }
}

✅ 설정 완료 후 API에서 Custom GPT를 호출하면, 사전에 설정한 역할, 동작 방식, 지식 등을 반영한 응답을 반환합니다.

4. 결론

✅ OpenAI API에서 Custom GPT를 사용하려면 먼저 OpenAI 플랫폼에서 설정이 필요합니다.
✅ 사전 설정을 통해 특정한 업무(법률, 금융, IT 등)에 최적화된 GPT를 만들 수 있습니다.
✅ API에서 model 값을 Custom GPT ID로 변경하면 사전 설정이 반영된 맞춤형 응답을 받을 수 있습니다.

5. customGptId 조회 방식

curl https://api.openai.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY"

6. custom GPT 구성(Config)

- 우측 큰화면의 상단에 GPT제목을 누르고, 편집을 누른 후, "구성"탭에서 설정.

인증형식은 API key로 하고, https://platform.openai.com/ 에서 카드설정+발급받은 키를 이용하게 되며,
인증방식은 기본이 아닌->  "Bearer" 로 설정하는게 편함.

심플 get용 스키마:

{
  "openapi": "3.1.0",
  "info": {
    "title": "간단한 GET API",
    "description": "GET 요청을 받아 텍스트를 반환하는 API",
    "version": "v1.0.0"
  },
  "servers": [
    {
      "url": "https://api.example.com"
    }
  ],
  "paths": {
    "/hello": {
      "get": {
        "summary": "텍스트 반환",
        "operationId": "getHello",
        "responses": {
          "200": {
            "description": "성공적인 응답",
            "content": {
              "text/plain": {
                "schema": {
                  "type": "string",
                  "example": "Hello, GPT!"
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

post용 스키마:

{
  "openapi": "3.1.0",
  "info": {
    "title": "채권 조회 API",
    "description": "채권자 및 채무자 정보를 입력하면 채권 상태를 반환합니다.",
    "version": "v1.0.0"
  },
  "servers": [
    {
      "url": "https://api.example.com"
    }
  ],
  "paths": {
    "/getDebtStatus": {
      "post": {
        "summary": "채권 상태 조회",
        "operationId": "getDebtStatus",
        "requestBody": {
          "required": true,
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/DebtRequest"
              }
            }
          }
        },
        "responses": {
          "200": {
            "description": "채권 상태 응답",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/DebtResponse"
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "components": {
    "schemas": {
      "DebtRequest": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "채권자명": {
            "type": "string",
            "description": "채권자의 이름"
          },
          "채무자명": {
            "type": "string",
            "description": "채무자의 이름"
          }
        },
        "required": ["채권자명", "채무자명"]
      },
      "DebtResponse": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "결과": {
            "type": "string",
            "description": "응답 상태 (성공 또는 실패)"
          },
          "채권 상태": {
            "type": "string",
            "description": "채권의 현재 상태 (예: 연체, 회수 완료 등)"
          },
          "회수 가능 금액": {
            "type": "number",
            "description": "현재 회수 가능한 금액 (원화 기준)"
          }
        }
      }
    }
  }
}

spreadJs의 디자이너를 통해 .sjs파일을 만들어 포매팅에 이용할 수 있다.

import React, { useEffect, useRef, useState } from 'react';
import Head from 'next/head';
import GC from '@mescius/spread-sheets'; // 또는 '@grapecity/spread-sheets'
import '@mescius/spread-sheets-resources-ko';
import '@mescius/spread-sheets/styles/gc.spread.sheets.excel2013white.css';

const HomePage = () => {
  const containerRef = useRef(null);
  const [spread, setSpread] = useState(null);

  useEffect(() => {
    if (containerRef.current && !spread) {
      const newSpread = new GC.Spread.Sheets.Workbook(containerRef.current, { sheetCount: 1 });
      setSpread(newSpread);
      console.log('Spread initialized:', newSpread);

      // .sjs 파일 로드
      fetch('/data/spreadsheet.sjs')
        .then(response => response.json())
        .then(json => {
          newSpread.fromJSON(json);
          console.log('Spread loaded from .sjs file:', json);
        })
        .catch(error => console.error('Error loading .sjs file:', error));
    }
  }, [containerRef, spread]);

  useEffect(() => {
    return () => {
      if (spread) {
        spread.destroy();
      }
    };
  }, [spread]);

  return (
    <div>
      <Head>
        <link rel="stylesheet" href="/scripts/gc.spread.sheets.17.0.7.css" />
      </Head>
      <h1>SpreadJS Example</h1>
      <div ref={containerRef} className="spreadContainer" style={{ top: '240px', bottom: '10px', position: 'relative', height: '500px' }}>
        {/* SpreadJS 워크북이 여기에 표시됩니다 */}
      </div>
    </div>
  );
};

export default HomePage;

엑셀에서 매크로 사용전에 체크사항: 

• 보안 설정: 매크로 실행을 위해서는 엑셀의 매크로 보안 설정을 적절히 조정해야 할 수도 있습니다. 파일 > 옵션 > 보안 센터 > 보안 센터 설정 > 매크로 설정에서 매크로를 활성화할 수 있습니다.
• 참조 설정: HTTP 요청을 처리하기 위해 Microsoft XML, v6.0 참조를 추가해야 할 수도 있습니다. VBA 편집기에서 도구 > 참조를 선택한 후, 해당 항목을 체크합니다.

개발도구 리본 보이기:
 파일->옵션->리본설정 

엑셀매크로에서 이미지 전송 예제: 이미지뷰어 필수

Sub SendImageToKakaoTalk()
    Dim imgPath As String
    Dim wsShell As Object

    ' 이미지 파일 경로 설정
    imgPath = "C:\Path\To\Your\Image.jpg"

    ' Shell 객체 생성
    Set wsShell = CreateObject("WScript.Shell")

    ' 이미지 파일 열기
    wsShell.Run Chr(34) & imgPath & Chr(34)
    Application.Wait (Now + TimeValue("0:00:02")) ' 이미지 파일이 열리기를 기다립니다.

    ' 이미지 파일을 복사합니다.
    wsShell.SendKeys "^a", True ' 전체 선택 (Ctrl + A)
    Application.Wait (Now + TimeValue("0:00:01"))
    wsShell.SendKeys "^c", True ' 복사 (Ctrl + C)
    Application.Wait (Now + TimeValue("0:00:01"))

    ' 카카오톡 창 활성화
    AppActivate "카카오톡"
    Application.Wait (Now + TimeValue("0:00:01"))

    ' 카카오톡 대화창으로 이동 (여기서는 예시로 첫 번째 채팅방)
    wsShell.SendKeys "^l", True ' 채팅방 리스트로 이동 (Ctrl + L)
    Application.Wait (Now + TimeValue("0:00:01"))
    wsShell.SendKeys "{TAB}", True ' 첫 번째 채팅방으로 이동
    Application.Wait (Now + TimeValue("0:00:01"))
    wsShell.SendKeys "~", True ' 채팅방 열기 (Enter)
    Application.Wait (Now + TimeValue("0:00:01"))

    ' 이미지 붙여넣기 및 전송
    wsShell.SendKeys "^v", True ' 붙여넣기 (Ctrl + V)
    Application.Wait (Now + TimeValue("0:00:01"))
    wsShell.SendKeys "~", True ' 전송 (Enter)

    ' 다시 엑셀로 포커스 이동
    AppActivate Application.Caption
End Sub

엑셀매크로에서 Rest API

Sub GetRequestExample()
    Dim xmlhttp As Object
    Dim url As String
    Dim response As String

    ' MSXML2.XMLHTTP 객체 생성
    Set xmlhttp = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")
    
    ' API URL 설정
    url = "https://api.example.com/data"

    ' GET 요청 초기화
    xmlhttp.Open "GET", url, False
    ' 요청 헤더 설정 (필요한 경우)
    xmlhttp.setRequestHeader "Content-Type", "application/json"
    
    ' 요청 보내기
    xmlhttp.send
    
    ' 응답 받기
    response = xmlhttp.responseText
    
    ' 응답 출력
    MsgBox response
    
    ' 객체 해제
    Set xmlhttp = Nothing
End Sub



Sub PostRequestExample()
    Dim xmlhttp As Object
    Dim url As String
    Dim postData As String
    Dim response As String

    ' MSXML2.XMLHTTP 객체 생성
    Set xmlhttp = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")
    
    ' API URL 설정
    url = "https://api.example.com/data"
    
    ' POST 데이터 설정 (JSON 형식 예시)
    postData = "{""name"":""John"",""age"":30}"

    ' POST 요청 초기화
    xmlhttp.Open "POST", url, False
    ' 요청 헤더 설정
    xmlhttp.setRequestHeader "Content-Type", "application/json"
    
    ' 요청 보내기
    xmlhttp.send postData
    
    ' 응답 받기
    response = xmlhttp.responseText
    
    ' 응답 출력
    MsgBox response
    
    ' 객체 해제
    Set xmlhttp = Nothing
End Sub

다운로드 이미지 예제

Sub DownloadFile()
    Dim http As Object
    Dim url As String
    Dim localFilePath As String
    Dim binaryStream As Object

    ' 다운로드할 파일의 URL
    url = "http://localhost:8080/download/file"

    ' 저장할 파일 경로
    localFilePath = "C:\path\to\save\downloadedfile.ext"

    ' Create XMLHTTP object
    Set http = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")
    http.Open "GET", url, False
    http.send

    If http.Status = 200 Then
        If Not IsNull(http.responseBody) And LenB(http.responseBody) > 0 Then
            ' Create binary stream object
            Set binaryStream = CreateObject("ADODB.Stream")
            binaryStream.Type = 1 ' Binary
            binaryStream.Open
            binaryStream.Write http.responseBody
            binaryStream.SaveToFile localFilePath, 2 ' Save binary data to file
            binaryStream.Close
            MsgBox "File downloaded successfully!"
        Else
            MsgBox "The server returned null or empty response."
        End If
    Else
        MsgBox "Failed to download file. Status: " & http.Status
    End If

    ' Clean up
    Set http = Nothing
    Set binaryStream = Nothing
End Sub

Git 저장소의 히스토리를 포함하여 복사해서 다른 저장소로 옮기는 방법

1. 기존 저장소를 --mirror로 받는다.
$git clone --mirror <기존_저장소_URL>

2. 새 저장소를 만들고 그 URL을 얻은 다음..

3. $cd 기존_저장소_URL
    $git push --mirror <새_저장소_URL> 

1 서브모듈 추가하고 싶은 폴더로 가서 

$git submodule add https://github.com/example/submodule.git path/to/submodule

2 변경 사항 커밋: 서브모듈을 추가한 후, .gitmodules 파일과 서브모듈 디렉토리에 대한 변경 사항을 커밋합니다.

git add .
git commit -m "Add submodule"

3. git push

========= 

전체 pull 하고 싶을때
최초한번

git submodule update --init --recursive

그 후 

git submodule update --remote --recursive

만약 A PC에서 생성한 SSH 키를 B PC에서도 사용하려면, A PC에서 생성한 키를 B PC로 복사해야 합니다.

1. 공개 키와 개인 키 복사 A PC의 SSH 키 파일을 B PC로 이동합니다. 예를 들어, 기본 경로(~/.ssh/id_ed25519와 ~/.ssh/id_ed25519.pub)를 복사합니다.
2. bash
   코드 복사
   # A PC에서 B PC로 복사 (B PC의 IP가 192.168.1.100이고 사용자명이 user라고 가정) scp ~/.ssh/id_ed25519* user@192.168.1.100:~/.ssh/
3. 권한 설정 B PC에서 복사한 파일의 권한을 올바르게 설정합니다:
4. bash
   코드 복사
   chmod 600 ~/.ssh/id_ed25519 chmod 644 ~/.ssh/id_ed25519.pub
5. SSH 에이전트에 추가 (B PC에서) 복사한 키를 SSH 에이전트에 추가합니다:
6. bash
   코드 복사
   eval "$(ssh-agent -s)" ssh-add ~/.ssh/id_ed25519 
   
   혹은 Window에서는 관리자용-PowerShell에서 아래방식이 잘됨.
   
   

Start-Service ssh-agent

ssh-add C:\Users\<YourUsername>\.ssh\id_ed25519

혹시 git 이 잘 안된다면 $which ssh 를 해보면 /usr/bin/ssh 가 나오는 경우가 있는데,
이걸 "/c/Windows/System32/OpenSSH/ssh" 를 사용하도록 바꿔야 한다.

간단하게 mv /usr/bin/ssh /usr/bin/ssh-backup 으로 없애버리면 된다.