거대언어모델(LLM) 시장의 절대 강자인 오픈AI가 중대한 결정을 내렸습니다. 바로 경쟁사인 앤트로픽(Anthropic)의 **모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)**을 도입하기로 한 것인데요. 이 결정은 단순한 기술 채택을 넘어, 생성형 AI 생태계 전반에 걸친 거대한 패러다임 전환을 예고하고 있습니다. “이제 MCP를 모르면 생성형 AI 어플리케이션을 만들 수 없다.”말 그대로, MCP는 앞으로 AI 개발자라면 반드시 이해하고 활용해야 할 핵심…
1. 개발의 출발점을 바꾸다 최근 CMS 개발을 진행하면서 요구사항 분석 및 설계 단계에서 사용자 메뉴얼을 함께 작성했다.처음에는 단순히 사용자를 위한 설명서로 생각했지만, 작성할수록 이런 생각이 들었다. “이 메뉴얼 자체를 기준으로 코딩을 시키면 어떨까?” 즉, 테스트 주도 개발(TDD)처럼 ‘문서 중심 개발(Documentation-Driven Development, 이하 DDD)’ 방식으로,메뉴얼을 코드 작성의 기준으로 삼는 접근이었다.놀랍게도, 이건 내가 처음 떠올린 아이디어라고 생각했는데…
플라노그램(Planogram)은 매장 내 제품 배치를 시각적으로 표현한 도식입니다. 이 도식은 특정 상품이 매장 선반에서 어떻게 진열되고 배치되어야 하는지를 명확히 보여줍니다. 주로 소매업체와 벤더가 협력하여 판매 최적화를 위해 사용하며, 매출 증대와 고객 경험 개선을 목적으로 합니다. 플라노그램은 제품의 위치, 수량, 진열 방향 등을 포함하여 매장 레이아웃을 체계적으로 구성하는 데 핵심적인 도구입니다. 소매점에서 플라노그램을 사용하면 비즈니스 요구사항에…
https://www.cloudbooklet.com/connect-llama-2-api/ How to build a Llama 2 chatbot Llama 2 is here – get it on Hugging Face Meta의 Llama 2와 데이터브릭스로 생성형 AI앱 구축하기 다양한 소스들로부터 데이터에 접근하고 조작할 수 있는 강력하면서도 사용하기 쉬운 API를 찾고 있다면, Llama 2에 관심이 있을 수 있습니다. Llama 2 API는 쿼리, 필터, 정렬, 집계, 그리고 데이터를 변형하는데 있어서…
LLM 에이전트, 도구, 함수 호출을 활용하여 위키피디아에서 노래 메타데이터를 추출하는 방법을 단계별로 살펴보았습니다. LangChain 프레임워크를 통해 GPT 3.5 Turbo 모델과 위키피디아 API를 연결하고, 사용자 정의 프롬프트와 출력 파서를 정의하여 원하는 정보를 구조화된 형식으로 추출할 수 있었습니다. 이 접근 방식은 유연성과 확장성이 높아 다양한 데이터 소스와 추출 태스크에 적용할 수 있는 강력한 도구이지만, LLM의 한계와 비용 등의 고려 사항도 존재합니다.
연말정산 AI 도우미는 복잡한 연말정산 절차와 세제 혜택 정보를 쉽게 안내해주는 맞춤형 AI 서비스입니다. 사용자의 질문에 신속하고 정확하게 답변을 제공하여 연말정산 과정을 간소화하고 세제 혜택을 최대한 활용할 수 있도록 돕습니다.
2024년도 자사고 지원을 준비하는 학생과 학부모님들을 위해, 다양한 학교의 면접 기출 문제와 출제 경향을 분석한 내용을 정리했습니다. 자사고 면접은 지식뿐만 아니라 창의성, 논리력, 그리고 자기 주도적 학습 능력을 평가하는 중요한 기회입니다. 이번 글에서는 하나고등학교, 민족사관고등학교, 상산고등학교 등 다양한 학교의 면접 기출 문제를 바탕으로 면접 준비 전략을 소개합니다. 1. 하나고등학교 면접 기출 문제 학업 역량 및…
✨ 들어가며 웹 프론트엔드를 개발하면서 CSS 때문에 골머리를 앓아본 적이 있으신가요?클래스 이름을 어떻게 지어야 하지?, 디자인 시스템은 어떻게 만들지? 고민 많으셨다면, Tailwind CSS가 여러분의 고민을 확 줄여줄 수 있습니다. Tailwind CSS는 유틸리티 퍼스트 CSS 프레임워크로, 미리 정의된 클래스를 조합해서 빠르게 UI를 만들 수 있는 강력한 도구입니다. 🛠️ 1. Tailwind CSS란? 🚀 핵심 특징 🆚 기존…
안녕하세요, 여러분! 오늘은 최근 AI 분야에서 주목받고 있는 Agentic RAG에 대해 알아보겠습니다. 이 개념은 기존의 검색 증강 생성(RAG) 시스템에 에이전트 기반 접근 방식을 도입하여 더욱 향상된 성능을 제공하는 방법입니다. RAG란 무엇인가요? 먼저, RAG에 대해 간단히 짚고 넘어가겠습니다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하는 기술입니다. 이를 통해 모델은…
추천 시스템은 Netflix와 Amazon 같은 디지털 플랫폼에서 사용자 경험을 개인화하는 데 큰 역할을 합니다. 이러한 시스템은 복잡한 머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용자의 행동, 선호도, 상호 작용을 분석하고 개인화된 추천을 생성합니다. 추천 시스템은 크게 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방법으로 나눌 수 있습니다.
