🧠《AI 시대의 개발자 생존기 7편》

7편. 나의 전략: 풀스택 개발자의 리포지셔닝 지난 편까지 우리는 AI가 바꾸고 있는 개발자의 세계,그리고 그 속에서 새롭게 생겨나는 역할들에 대해 이야기했습니다. 이번 편에서는 좀 더 개인적인 이야기를 해보려고 합니다. 나는 기존의 “풀스택 개발자”였습니다.백엔드도 하고, 프론트도 하고, 간단한 인프라도 만졌습니다.“이 정도면 한 사람 몫은 하겠지”라고 생각했죠. 그런데 AI가 등장하면서,내가 해오던 많은 일이 ‘한 줄 명령’으로 대체되는…

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회사 웹사이트, 이제는 ‘지식 자산’으로 바꿔야 할 때입니다

✅  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…

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어떻게 LLM 또는 ChatGPT를 이용하여 데이터 기반의 지능형 QA 챗봇을 구축하는가?

How to Build an Intelligent QA Chatbot on your data with LLM or ChatGPT How to deploy a LLM chatbot LLM(대규모 언어 모델)에 의해 강화된 지능형 챗봇의 세계를 소개합니다. 이 글에서는 조직의 질문 응답 챗봇에 LLM을 원활하게 통합하는 방법에 대해 깊이 다루겠습니다. 고수준의 시스템 디자인 요소와 코드 구현의 세세한 부분까지 깊숙이 소개합니다. 여러분의 Postgres 데이터베이스를…

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아토믹 에이전트(Atomic Agents): AI 개발의 새로운 패러다임

최근 AI 개발 생태계에서 주목받고 있는 ‘아토믹 에이전트(Atomic Agents)’에 대해 소개합니다. 복잡한 AI 시스템 개발을 단순화하면서도 개발자에게 더 많은 제어권을 제공하는 이 혁신적인 접근 방식이 기존 프레임워크의 한계를 어떻게 극복하는지 살펴보겠습니다. 기존 AI 프레임워크의 문제점 LangChain, CrewAI, AutoGen과 같은 기존 AI 개발 프레임워크는 높은 수준의 추상화를 약속하며 등장했습니다. 하지만 실제 개발 과정에서는 다음과 같은 문제점들이…

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주식 분석 플랫폼

프로젝트 상세 이 프로젝트는 종합적인 주식 분석 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 하였습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다: 1. 기술 스택: Django 프레임워크를 기반으로 Python을 사용하여 개발되며, PostgreSQL 데이터베이스를 활용합니다. 2. 목적: 투자자들에게 정확하고 시의적절한 정보를 제공하여 주식 투자 의사결정을 돕습니다. 3. 데이터 수집:– DART 오픈 API를 통해 기업 공시보고서 원문과 재무정보를 수집하고 데이터베이스화합니다.– 실시간 주가 데이터와…

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LLM 경제학 – 생성형 AI에 대한 가이드 PDF

LLM 경제학 – 생성형 AI에 대한 가이드 Chapter 1: Taking a Case Study Approach 우리의 사례 연구는 고객 생애 주기의 각 단계인 획득, 유지, 참여, 그리고 되찾기를 다룰 것이며, MarTech 부문 내에서 제너레이티브 AI의 네 가지 독특한 응용에 중점을 둘 것입니다. 각 사례 연구에 대해 외부 API와 자체 호스팅된 모델을 사용하여 생성 비용을 추정할 것입니다….

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Chroma DB 사용자 가이드 : Python

Chroma DB는 벡터 데이터베이스로, 임베딩을 관리하고 검색할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 데이터베이스는 컬렉션을 생성, 검색, 업데이트, 삭제하는 기능과 메타데이터 및 문서 내용에 대한 필터링, 기본 인증 및 정적 API 토큰 인증과 같은 인증 옵션을 포함하여 다양한 방법으로 데이터를 쿼리하고 관리할 수 있습니다. 클라이언트와 서버 설정을 통해 인증을 구성하고, 서버 실행 및 클라이언트 연결을 쉽게 설정하여 Chroma DB의 기능을 활용할 수 있습니다.

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AI 수익화 도구 심층 분석: 2025년 콘텐츠 시장의 숨은 기회를 찾다

2025년, 콘텐츠 시장은 그 어느 때보다 다양한 기회와 도전으로 가득 차 있습니다. 콘텐츠 제작자들은 전통적인 수익 모델을 넘어 새로운 수익 창출 전략을 찾아야 하는 상황에 직면해 있습니다. 바로 이때, AI 수익화 도구가 중요한 역할을 하게 됩니다. AI 수익화 도구는 콘텐츠 제작자의 수익성을 극대화하고, 숨겨진 기회를 발굴하며, 보다 효율적인 수익 관리를 지원하는 혁신적인 기술입니다. 이번 글에서는…

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MCP 데이터베이스 연결 서버

MCP 데이터베이스 서버는 AI 모델이 다양한 데이터베이스 시스템에 안전하게 접근하여 쿼리, 분석, 관리 작업을 수행할 수 있게 해주는 도구입니다. README.md 파일에 포함된 주요 데이터베이스 MCP 서버들을 살펴보겠습니다. 주요 기능 지원하는 데이터베이스 시스템 관계형 데이터베이스 클라우드 데이터베이스 NoSQL 데이터베이스 벡터 데이터베이스 시계열 데이터베이스 통합 솔루션 장점 및 활용 사례 이러한 MCP 데이터베이스 서버들은 AI 모델이 구조화된…

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