H Chat

H Chat은 현대오토에버에서 만든 현대차그룹을 위한 생성형 AI 서비스 입니다. H Chat은 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 갖추고 있습니다. 다양한 주제에 대한 질문에 답하고, 창의적인 콘텐츠를 생성하며, 업무 및 학습을 보조하는 데 활용할 수 있습니다.

특장점

안전한 연결

안전한 LLM과 전용선으로 강화된 우리의 안전한 연결을 통해 기밀성을 유지하며 원활한 소통을 경험하세요.

끊임없는 발전

gpt4o와 gpt4o-mini와 같은 최신 모델을 지속적으로 업데이트하여 항상 최상의 성능과 최신 기능을 제공합니다.

직관적인 인터페이스

사용자들이 AI의 답변을 더욱 효율적으로 확인할 수 있도록 UI를 개선했습니다.

더 편리한 접근성

H Chat은 Microsoft 팀즈와 연동되어 더욱 높은 접근성을 제공합니다. 어디서든 쉽게 접속하여 H Chat 의 도움을 받으세요.

MS Azure에 호스팅된 GPT 모델을 활용하면 사용 이력을 저장하거나 학습하지 않고도 기업별 독립된 Azure 환경에서 OpenAI의 GPT 모델을 사용할 수 있습니다. 이러한 Azure OpenAI 서비스는 기업이 자체적으로 데이터 외부 유출을 원천적으로 차단하고, 보안 요구사항을 준수하는 독립된 AI 서비스를 구축하는 데에 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 기업은 보안 취약점을 예방하고 보안을 강화할 수 있습니다. 또한, Enterprise 보안 관리 기능을 제공함으로써 관리적 보호조치를 더욱 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 질문 내용 필터링, 실시간 사용 이력 로그 및 모니터링, 사용량 통계 및 제어 기능 등을 포함한 보안 관리 기능을 통해 기업의 데이터를 보다 안전하게 관리할 수 있습니다.

활용 가능 분야

업무 생산성 향상

이메일 작성, 보고서 초안 생성, 일정 정리 등

학습 보조

개념 설명, 문제 풀이, 요약 정리

프로그래밍 지원

코드 작성, 디버깅, 알고리즘 설명

콘텐츠 제작

블로그 글, 마케팅 카피, 스토리 작성

활용 사례

1. 업무 생산성 향상

이메일 작성

김OO 책임

오늘 신규 고객에게 보낼 비즈니스 이메일 초안을 준비하고 있는데, 제가 작성해야 할 포인트는 제품 소개와 향후 미팅 일정 제안입니다. 도와주실 수 있을까요?

안녕하세요, 김과장님. 아래와 같이 이메일 초안을 작성해 보았습니다. 제목: [신제품 소개 및 미팅 제안] 안녕하세요, [고객사명] 담당자님, 저희는 혁신적인 신제품을 통해 고객님의 비즈니스에 도움이 되고자 합니다. 이번에 새롭게 선보이는 [제품명]은 [제품의 주요 특징 및 장점]을 갖추고 있으며, 이에 대한 자세한 설명과 데모 시연을 위해 미팅을 제안드립니다. 가능하신 날짜와 시간을 알려주시면 감사하겠습니다. 감사합니다. [김과장 드림] 추가 수정하거나 보완할 부분 알려주시면 바로 반영하겠습니다.

2. 학습 보조

에세이 작성

박OO 책임

에세이 초안을 작성해야 하는데, ‘인공지능이 미래 사회에 미치는 영향’이라는 주제로 구조화된 글의 개요를 만들어 줄 수 있으실까요?

물론이죠. 아래와 같이 에세이 개요를 구성해 봤습니다. 서론 인공지능의 발전 상황 및 중요성 본론 인공지능의 사회적 영향 (노동시장 변화, 윤리 문제 등) 경제적 변화 (새로운 비즈니스 모델, 생산성 향상) 기술 발전이 가져올 긍정적/부정적 효과 결론 요약 및 미래 전망 추가하고 싶은 세부 항목이나 수정 내용 있으면 말씀해 주세요.

3. 프로그래밍 지원

코드 작성 & 디버깅

이OO 책임

안녕하세요, Python으로 간단한 웹 스크래핑 프로그램을 작성하고 싶습니다. 특정 뉴스 사이트의 제목과 링크를 가져오는 코드 예제를 제공해 주실 수 있을까요?

안녕하세요, 지훈님. 다음은 Python의 BeautifulSoup 라이브러리를 활용한 웹 스크래핑 예제입니다. 필요에 맞게 수정하여 사용해 보세요.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.example-news.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 예를 들어, 기사 제목이 <h2 class="title"> 로 구성되어 있다고 가정
articles = soup.find_all('h2', class_='title')

for article in articles:
    title = article.get_text()
    link = article.find('a')['href']
    print(f"제목: {title} \n링크: {link}")