워드프레스로 블로그를 시작하려고 하시나요?그렇다면 시작 전에 꼭 알아두어야 할 핵심 사항들을 정리해드릴게요. 이 글 하나면 워드프레스 블로그의 기초를 확실히 잡을 수 있습니다! 1. 나만의 주제, 그리고 그걸 이어갈 수 있는 마음 블로그를 오래도록 잘 운영하기 위해선 **자신만의 ‘틈새 시장(니치)’**을 찾는 것이 중요해요.건강, 요리, 여행, 자산관리 등 다양한 분야가 있지만, 자신이 정말 흥미 있는 분야를 고르는…
코딩 실력을 한 단계 업그레이드하고 싶으신가요? 아니면 코딩 경험이 전혀 없는데도 프로그램을 만들어보고 싶으신가요? 그렇다면 **커서(Cursor)**라는 도구를 주목해보세요! 커서는 Visual Studio Code(VS Code)와 유사한 코드 에디터이지만, 인공지능(AI)의 도움으로 코딩 속도를 훨씬 빠르게 만들어줍니다. Cursor AI란 무엇인가요? Cursor는 VS Code와 유사한 코드 에디터로, AI의 도움을 받아 코딩 속도를 크게 향상시키도록 설계되었습니다. 코딩 경험이 없어도 기본적인 프로그램을…
생성적 AI는 챗봇만을 위한 것이 아닙니다. 여기 AI와 기계 학습이 데이터 저장, 구조화, 쿼리 방식을 변화시키는 10가지 방법이 있습니다.
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…
LLAMA-2와 같은 오픈 소스 모델을 사용하여 YouTube 동영상 관련 질문을 처리하는 챗봇 개발합니다. 미리 학습된 LLM은 유용하지만, 연속적인 학습 기능이 없어서 때로는 부정확한 정보(환상,hallucinations)를 제공할 수 있다는 한계가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 질문 프롬프트에 상황 정보를 포함시키는 방법이 중요합니다. 이렇게 하면 오픈 소스 모델을 효과적으로 활용하면서 동시에 사용자의 개별적이거나 전용 데이터 소스와 함께 사용할…
MCP 데이터 과학 도구 서버는 AI 모델이 데이터 탐색, 분석, 시각화 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 특화된 서버입니다. 이러한 서버는 데이터 과학자와 분석가의 워크플로우를 개선하고 자동화하는 데 중점을 둡니다. 주요 기능 주요 구현체 데이터 과학 도구 카테고리에 포함된 주요 MCP 서버들은 다음과 같습니다: 예측 및 분석 도구 데이터 변환 도구 데이터 탐색 도구 시각화 도구…
AI 기술이 발전함에 따라 하드웨어의 중요성도 점점 더 커지고 있습니다. 특히, 딥러닝과 같은 고성능 연산 작업에서는 GPU(Graphics Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)가 주목받고 있습니다. 하지만 많은 사람들이 한 가지 질문을 합니다: 구글 TPU가 NVIDIA GPU의 수요를 대체할 수 있을까? 결론부터 말하자면, 아직은 그렇지 않습니다. 이 글에서는 TPU와 GPU의 차이점과 현재의 시장 상황을 바탕으로 그 이유를…
3편. 최신 디자인 트렌드 따라잡기 — 2025년을 위한 감각 업그레이드 디자인 공부를 막 시작한 우리에게 필요한 건 단순한 이론만은 아닙니다.요즘은 어떤 디자인이 멋지다고 느껴지는가?사람들이 반응하는 UI는 어떤 흐름을 타고 있는가? 바로 디자인 트렌드 감각입니다.이번 편에서는 지금 웹과 앱에서 자주 볼 수 있는 디자인 트렌드를 정리해보고, 왜 이런 스타일이 인기 있는지, 그리고 V0 같은 AI 도구에서…
앞선 글에서는 Git과 GitHub의 기초적인 사용법을 다뤘습니다. 이번에는 협업에 필수적인 브랜치(branch), 충돌(conflict) 해결, 그리고 GitHub Pull Request(PR) 사용법을 실전 예제와 함께 알아봅니다. ✅ 브랜치(branch)란? 브랜치는 코드의 독립적인 작업 공간입니다.main 브랜치를 그대로 건드리지 않고, 새 브랜치를 만들어 기능을 개발한 뒤, 나중에 합치는 방식으로 안전하게 작업할 수 있어요. 📌 브랜치 주요 용도 이름 용도 main 배포용 코드,…
LangChain은 스터핑, 맵리듀스, 리파인, 그리고 맵 리랭크와 같은 다양한 청킹 및 처리 전략을 사용하여 문서를 분석하고 요약합니다. 스터핑 전략은 직접적인 입력 처리를, 맵리듀스는 병렬 처리와 누적을, 리파인은 반복적인 정제를 통해, 그리고 맵 리랭크는 초기 프롬프트 실행과 점수 기반 재정렬을 통해 문서 처리를 최적화합니다. 이러한 전략들은 서로 다른 문서 분석 및 요약 요구 사항에 따라 LangChain에서 효율적으로 사용될 수 있습니다.