2편. 같은 아이디어, 다른 시선: 관점 차이가 만드는 기회 🔭 같은 아이디어도 다르게 보인다 우리가 흔히 “천재적 통찰”이라고 부르는 많은 아이디어는 사실 가장자리에 있는 사람들에겐 너무도 당연한 것입니다.이 차이는 단순히 아이디어의 우수성 때문이 아니라, **관점(perspective)**의 차이에서 비롯됩니다. 💡 스타트업 아이디어의 두 얼굴 예를 들어, 어떤 사람이 매일 사용하는 툴의 불편함을 해결하기 위해 직접 새로운 시스템을…
지난 2년간, 저는 ChatGPT와 함께 수많은 프로그램을 만들었습니다.기획한 기능을 ChatGPT에게 설명하고, 생성된 코드를 복사해서 실행하고, 오류가 나면 다시 ChatGPT에게 묻고, 수정을 반복하며 기능을 완성했습니다. 일종의 “AI와의 협업형 코딩”이었죠. 이 방식은 분명 효율적이었습니다. 하지만 모든 설명을 직접 하고, 모든 시행착오를 스스로 감내해야 했습니다.코드 생성은 자동이었지만, 그 외 모든 과정은 사람이 떠안아야 했습니다. 🚀 그러던 중, 몇…
AI와 생성 AI는 마케팅 및 판매 분야에서 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 리더들은 개인화와 내부 판매 우수성의 발전을 활용하여 운영을 극대화하고 있습니다. 이러한 기술 변화에 대응하기 위해 산업은 어떻게 반응할 것인지가 관건입니다.
MetaGPT는 대형 언어 모델을 활용한 다중 에이전트 시스템입니다. 이 시스템은 프로젝트 관리 기능과 코드 생성 능력을 결합하여 복잡한 작업을 자동화합니다. MetaGPT의 아키텍처는 기초 구성 요소 계층과 협업 계층으로 나뉩니다. 이 시스템은 지식 공유와 표준화된 운영 절차(SOPs)를 통해 에이전트 간의 협업을 효율적으로 관리합니다.
지난 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 떠오르는 기술에서 주류 기술로 성장했습니다. 이 블로그 게시물에서는 이러한 모델들이 해결할 수 있는 가장 일반적인 자연어 처리(NLP) 사용 사례들에 대해 탐구할 것입니다. 이것은 두 부분으로 이루어진 시리즈의 첫 번째 부분입니다.
“비개발자도 엑셀 자동화를?” – Claude Code가 가능하게 한 일 업무 자동화, 개발 없이 가능할까? 재무팀이나 기획팀에서 반복적으로 하는 일이 있습니다.예를 들어: 이런 일들은 “개발자만 자동화할 수 있는 영역”처럼 느껴집니다.하지만 Claude Code를 활용하면, 개발을 몰라도 자동화가 가능합니다. 실제 사례: 말로 쓴 워크플로우가 실행된다 예시: 이걸 그대로 Claude Code에 넣으면,필요한 쿼리 작성부터 엑셀 생성, 저장까지 자동으로 실행해줍니다….
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.
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…
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.
이 가이드에서는 Supabase와 OpenAI를 이용해 벡터와 임베딩을 관리하고 처리하는 방법을 살펴보았습니다. 벡터와 임베딩은 유사성 검색, 군집화, 추천 시스템 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하며, PostgreSQL 확장인 pgvector를 통해 데이터베이스에서도 이를 쉽게 다룰 수 있습니다. 이 도구들을 활용하면 지능적이고 문맥에 맞는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.