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투자 조언 AI 챗봇 개발 과정 | Streamlit & OpenAI API 활용 이 영상은 투자 조언 AI 챗봇을 개발하는 과정을 설명합니다. 파이썬 기반의 오픈소스 웹 애플리케이션 프레임워크인 Streamlit을 활용하여 머신러닝 모델을 배포하는 방법을 다루며, AI를 활용한 데이터 분석 및 시각화의 필요성을 강조합니다. 🚀 이 영상에서 다루는 내용: 00:00:07 🤖 투자 조언 AI 챗봇 개발 Streamlit을 사용하여 파이썬 코드로 웹 애플리케이션을 개발하는 방법 PRD(제품 요구사항 문서) 작성 및 챗봇 기능 정의 OpenAI 및 Streamlit API 활용 및 설정 파일 구성 00:04:33 🛠 환경 변수 및 설정 관리 AI 모델(GPT-4 Turbo Preview) 설정 및 API 키 입력 금융 데이터 API(Alpha Vantage) 활용 및 투자 조언 기능 구현 `.env` 파일을 생성하여 API 키 설정하는 방법 00:07:25 🔧 가상환경에서 패키지 설치 및 오류 해결 과정 가상환경 실행 및 패키지 설치 과정 `streamlit run main.py` 실행 시 발생하는 오류 해결 방법 `config` 모듈 오류 및 해결 과정 00:11:08 ⚙ 투자 AI 챗봇의 오류 분석 `yfinance` 모듈 관련 오류 해결 AI 투자 상담 기능 및 한국 주식 코드 관련 오류 분석 종목 추천 기능 작동 문제 및 수정 과정 00:14:58 🤖 투자 성향에 맞는 종목 추천 및 AI 활용 OpenAI API를 활용한 투자 성향 분석 및 종목 추천 Streamlit의 한계점(SEO 최적화 문제 및 HTML 페이지 새로고침) AI 챗봇 배포를 위한 GitHub 활용 방법 📌 추가 자료 및 코드: GitHub: [https://github.com/FLOWIT28999/WEB](https://github.com/FLOWIT28999/WEB) 크몽: [https://kmong.com/@FlOWIT](https://kmong.com/@FlOWIT) 📩 *비즈니스 문의:* [email protected] 📢 AI 챗봇 개발 및 AI 기술 활용에 관심 있으신 분들은 구독과 좋아요 부탁드립니다! 👍 #AI #투자AI #주식챗봇 #AI투자 #Streamlit #파이썬 #오픈AI #머신러닝 #주식추천 #자동투자 #인공지능 #금융AI #OpenAIAPI #투자분석