IT의 발전 히스토리와 현재, 그리고 미래

IT(정보기술)는 현대 사회를 형성하는 데 핵심적인 역할을 해왔습니다. 이 글에서는 IT의 주요 발전 과정을 살펴보고, 현재 주목받고 있는 생성형 AI와 같은 첨단 기술이 어떻게 IT의 판도를 바꾸고 있는지 알아보겠습니다. 1. 메인프레임 시대: 기업의 초석 IT의 시작은 메인프레임 컴퓨터의 등장으로 거슬러 올라갑니다. 20세기 중반, 대규모 데이터를 처리하고 관리하기 위해 기업들은 메인프레임을 도입하기 시작했습니다. 이 시기에는 주로…

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n8n에서 AI 챗봇 구축하기: OpenAI 및 SerpAPI 활용

n8n을 활용하면 OpenAI의 언어 모델과 SerpAPI를 연동하여 **지능형 대화형 에이전트(AI Agent)**를 만들 수 있습니다. 이 워크플로우는 수동 채팅 트리거, 메모리 버퍼, 웹 검색 기능을 포함하여 보다 자연스럽고 효율적인 AI 챗봇을 구현할 수 있도록 설계되었습니다. AI 챗봇 구축을 위한 요구 사항 n8n 버전 1.50.0 이상이 필요하며, OpenAI API와 SerpAPI 계정을 사전에 준비해야 합니다. 워크플로우 작동 방식…

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CodeGate: AI 코딩 어시스턴트를 더 안전하고 효율적으로 관리하는 방법

AI 코딩 어시스턴트는 개발자들에게 큰 도움을 주지만, 동시에 보안 위험과 설정의 복잡성을 초래할 수 있습니다. CodeGate은 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 도구로, AI 모델과 코딩 어시스턴트를 중앙에서 관리하고 보안을 강화할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이 블로그에서는 CodeGate의 주요 기능과 사용 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. CodeGate란? CodeGate은 AI 애플리케이션, 코딩 어시스턴트, 그리고 에이전트 기반 프레임워크를…

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Spring AI는 OpenAI와 Azure OpenAI와의 통합을 제공합니다

Spring AI Provides Integration with OpenAI and Azure OpenAI Spring AI 프로젝트는 SpringOne 컨퍼런스 동안 소개되었으며, Spring의 일반적인 개념을 사용하여 AI 애플리케이션을 생성할 수 있게 해줍니다. 현재 이 프로젝트는 Azure OpenAI와 OpenAI를 AI 백엔드로 통합하고 있습니다. 콘텐츠 생성, 코드 생성, 의미론적 검색, 요약과 같은 사용 사례가 프로젝트에 의해 지원됩니다. 역사적으로, Python은 C와 C++와 같은 언어로 작성된…

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Large Language Models and Where to Use Them: Part 2

지난 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 떠오르는 기술에서 주류 기술로 성장했습니다. 이 블로그 게시물에서는 이러한 모델들이 해결할 수 있는 가장 일반적인 자연어 처리(NLP) 사용 사례들에 대해 탐구할 것입니다. 이것은 두 부분으로 이루어진 시리즈의 두 번째 부분입니다.

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