*엔비디아 블로그를 번역하거나 추가 작성한 글입니다. Introduction to LLM Agents 금융 분석가들이 기업의 성과와 관련된 질문에 답하는 데 도움을 주기 위해 설계된 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 고려해 봅시다. 잘 설계된 검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation) 파이프라인을 활용하면 분석가는 “X 기업의 2022 회계연도 총 수익은 얼마였나요?”와 같은 질문에 쉽게 답할 수 있습니다. 이러한 정보는 숙련된…
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 세계와 안전하게 소통할 수 있도록 해주는 표준화된 통신 방식입니다. 이해하기 쉽게 설명해 드리겠습니다. MCP의 기본 개념 및 역할 MCP는 AI 모델과 외부 데이터 소스나 도구를 연결해주는 “다리” 역할을 합니다. 이것을 컴퓨터 세계의 “USB 포트”에 비유할 수 있습니다: MCP의 주요 구성 요소 MCP는 다음과 같은 핵심 구성 요소로 이루어집니다: 작동…
5 ChatGPT Prompts To Implement The 4-Hour Workweek In Your Business 팀 페리스의 책 “The 4-Hour Workweek”는 2007년에 처음 출판되었으며 베스트셀러 목록에 4주 동안 올랐습니다. 이후 2백만 부 이상 팔리고, 40개 국어로 번역되어 계속해서 많은 사람들의 삶을 변화시키고 있습니다. 바쁜 전문가들을 위한 라이프 스타일 디자인의 첫 시도에서 페리스는 보충제 회사에서 14시간 동안 일하면서 회사 자동화와…
어시스턴트 API는 여러분의 애플리케이션 내에서 AI 어시스턴트를 구축할 수 있게 해줍니다. 어시스턴트는 지시사항을 가지고 있으며, 모델, 도구, 지식을 활용하여 사용자의 질문에 답변할 수 있습니다. 현재 어시스턴트 API는 세 가지 유형의 도구를 지원합니다:
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…
생성적 인공지능(AI) 꿈의 팀 구성에는 프로젝트 매니저, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, AI 연구원, 소프트웨어 개발자, UX/UI 디자이너, 도메인 전문가, 윤리 전문가 등 다양한 역할이 포함됩니다. 각 역할은 프로젝트의 성공을 위해 중요하며, 전문 지식과 기술을 바탕으로 팀 내에서 협력합니다. 이들은 AI 솔루션의 개발과 배포 과정에서 윤리적 가이드라인을 준수하며, 사용자 중심의 접근 방식으로 문제를 해결하는 데 기여합니다.
— CLAUDE.md 기반 실전 가이드 — Claude Code는 LLM 기반 프로그래밍 에이전트로, 반복적인 개발 작업과 코드 생산성을 극대화할 수 있는 강력한 도구입니다. 하지만 AI에게 기대 이상의 결과를 얻기 위해서는 단순히 “코드를 작성해 달라”는 프롬프트를 주는 것만으로는 부족합니다.이 글에서는 개인 글로벌 에이전트 가이드(CLAUDE.md)를 기반으로, Claude Code를 더 효과적으로 활용하는 방법을 공유하겠습니다. 1. 명확한 철학 세우기 Claude…
– AI 개발 자동화를 위한 config.json 마스터하기 Claude Task Master는 AI 기반 개발 자동화 도구로, 다양한 AI 모델과의 연동을 통해 개발 워크플로우를 혁신적으로 개선할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 공식 구성 가이드(configuration.md)를 기반으로, Task Master의 설정 방법과 주요 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다. 🔧 Task Master 구성 개요 Task Master는 .task-master/config.json 파일을 통해 다양한 설정을 관리합니다. 이…
테크놀로지 레이더는 전 세계 Thoughtworkers의 실질적인 경험에 기반하여 도구, 기술, 플랫폼, 언어, 그리고 프레임워크에 대한 현황을 담고 있습니다. 연간 두 번 발표되며, 현재 세계가 소프트웨어를 어떻게 제작하는지에 대한 인사이트를 제공합니다.
최근 해외 개발자 Abdul Ahad가 올린 글을 읽고 꽤 인상 깊은 경험담을 접했습니다. 그는 무려 7일 동안 자신의 클라이언트 업무를 AI 에이전트에게 전부 맡겼고, 놀랍게도 단 한 명의 고객도 이를 눈치채지 못했다고 합니다. 그의 실험에서 배울 점은 단순히 기술적인 구현 방법이 아닙니다. “일하는 방식”에 대한 새로운 관점이었죠. 1. 문제 해결보다 중요한 것은 ‘반복에서 벗어나는 것’…
