✅ 웹사이트가 단순한 홍보 수단이 아니라, ‘AI 지식 비서’가 된다면? 많은 기업들이 이미 수년간 운영해온 웹사이트를 보유하고 있지만, 그 안의 정보는 대부분 읽기 전용으로 머물러 있습니다. 고객이 원하는 답을 찾으려면 페이지를 이리저리 찾아야 하고, 내부 직원들조차 과거 자료를 확인하는 데 시간이 걸립니다. 하지만, 이제는 **웹사이트가 ‘질문하면 바로 답하는 AI 지식 비서(Co-Pilot)’**로 변신할 수 있습니다. 이…
최근 IT 업계에서는 업무 자동화(Automation)가 필수적인 요소가 되고 있습니다. 반복적인 작업을 줄이고, 효율성을 극대화하며, 사람이 직접 수행해야 하는 작업을 최소화하는 것이 생산성 향상의 핵심입니다. 이러한 자동화를 쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 오픈소스 도구 중 하나가 바로 N8n입니다. 이 글에서는 N8n이 무엇인지, 주요 기능, 설치 방법, 기본 사용법, 실전 예제까지 자세히 설명하겠습니다. 1. N8n이란? N8n(Node for…
5편. 디자인 시스템의 이해 — Radix UI와 TailwindCSS 개념 잡기 우리는 지금까지 UI 디자인 감각을 키우는 방법과, V0를 활용한 실습까지 경험해봤습니다.이제 다음 단계는 AI가 생성한 코드의 구조를 이해하고, 직접 다듬을 수 있는 능력을 기르는 것입니다. 그 중심에는 V0가 기본적으로 사용하는 두 가지 기술이 있습니다: 처음에는 생소할 수 있지만, 이 둘을 이해하면 AI가 만든 UI 코드를…
Cognita는 데이터 로딩, 파싱, 임베딩을 통해 데이터를 벡터 DB에 인덱싱하고, 사용자 쿼리에 맞게 관련 문서를 검색하여 응답을 생성하는 과정을 자동화합니다.
AutoGen 프레임워크에서, AssistantAgent는 사용자의 요구 사항에 따라 Python 코드를 작성하는 역할을 하며, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하는 프록시 역할을 합니다. 예를 들어, 사용자가 10대 기술 회사의 올해 수익 정보를 요청하면, AssistantAgent는 이 작업을 수행하기 위한 코드를 작성합니다. 그 후, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하여 웹에서 필요한 정보를 획득하고 사용자에게 제공합니다.
생성형 AI의 활용 가능성을 확인하기 위해 ChatGPT와 Claude AI에 교량, 벽 등 콘크리트 구조물의 균열 사진을 제공하고 분석을 요청하였습니다. 제공된 사진만으로는 균열의 존재 여부를 확인하기 어려웠으나, 근접 촬영된 사진에서는 균열의 위치, 크기, 형태, 심각도를 비교적 정확하게 파악할 수 있었습니다. 생성형 AI는 균열 분석에 활용 가능성이 있으나, 정확한 판단을 위해서는 고해상도의 근접 사진이 필요할 것으로 보입니다.
7편. 실제 서비스로 연결하기: V0 결과물의 활용과 배포 우리는 지금까지 디자인 감각을 키우고, 프롬프트로 UI를 만들고, 그 코드가 어떻게 구성되어 있는지까지 배웠습니다.이제는 마지막 단계, 실제로 만든 결과물을 서비스에 적용하고 배포하는 방법을 살펴볼 차례입니다. 이번 편에서는 생성형 UI 도구인 V0로 만든 결과를 어떻게 실무에 연결할 수 있을지, 실제 프로세스 중심으로 정리해보겠습니다. 📦 1. V0 결과물은 어떤…
“이제 기획서를 쓰기만 해도 AI가 알아서 작업을 나누고 코드를 작성해준다?” 이게 바로 Claude Task Master의 핵심입니다. 오늘은 GitHub 공식 예제 문서(examples.md)를 기반으로, 이 도구를 어떻게 실전에서 활용할 수 있는지 단계별로 소개해드릴게요. 1. 준비: Claude + Cursor + Task Master 먼저 아래 도구가 준비되어 있어야 합니다: 2. 실습 시작: 기획서(PRD) 작성 우리가 구현하고 싶은 기능을 텍스트…
추천 시스템은 개인화된 콘텐츠와 서비스를 제공함으로써 사용자 참여를 촉진하고 사용자 만족도를 높이는 방식으로, 우리가 디지털 플랫폼과 상호작용하는 방식을 변화시켰습니다. 이러한 시스템은 사용자의 행동, 선호도, 그리고 상호작용을 분석하기 위해 복잡한 머신러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 개인화된 추천을 생성합니다.
대규모 언어 모델 (LLM)의 미세 조정에 대한 글입니다. LLM은 기본적으로 광범위한 데이터셋으로 훈련되었지만 특정 애플리케이션에 적합하게 만들기 위해서는 종종 세밀 조정이 필요합니다. 세밀 조정은 모델을 새로운 데이터에 다시 훈련시키는 과정입니다. 이 글에서는 다양한 LLM 세밀 조정 기술과 그 사용 시점, 그리고 그것을 사용하지 않아야 할 시점에 대해 다루고 있습니다.
