법률 계약 검토 프로세스를 혁신하다

법률 계약 검토 프로세스를 혁신하다: AI로 비구조화된 계약 텍스트에서 구조화된 데이터 추출하기 법률 회사에서 계약 검토는 필수적이지만, 반복적이고 시간 소모적인 작업입니다. 각 계약서는 다양한 조건과 조항을 포함하고 있으며, 검토자는 관할 구역, 요약, 핵심 조건, 법적 함의 등 중요한 요소를 파악해 체계적으로 정리해야 합니다. 이 과정은 종종 수작업으로 진행되어 효율성이 떨어지고 일관성에도 문제가 생기기 마련입니다. 이러한…

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Taskmaster AI: 개발 생산성을 10배 높여줄 AI 파트너를 소개합니다!

안녕하세요! 오늘은 개발 생산성을 10배 높여줄 수도 있는 놀라운 AI 도구, Taskmaster AI에 대해 알아보겠습니다. Elie Steinbock님의 YouTube 영상에서 이 오픈 소스 프로젝트를 활용하여 실제 프로젝트를 구축하는 과정을 함께 살펴보면서 Taskmaster AI가 어떻게 작동하는지 자세히 알아볼게요. Taskmaster AI는 AI 기반의 작업 관리 시스템으로, Cursor라는 개발 환경에 통합하여 사용할 수 있습니다. AR Toadano가 개발한 완전 오픈…

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Generative AI의 새로운 패러다임

기술적 발전에 따라 인공 지능, 특히 대규모 언어 모델과 생성적 AI는 비즈니스 문제 해결에서 중요한 역할을 하고 있습니다. OpenAI와 같은 기업들은 AI의 상용화와 이용을 단순화하고 확장시켰습니다. 그러나 이러한 AI 기술은 도덕적, 법적 문제와 데이터 보안 문제를 일으킬 수 있습니다. 이러한 위험에도 불구하고, 기업들은 AI의 잠재력을 탐구하며, 적절한 관리와 실행을 통해 그 장점을 활용하고 있습니다.

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AI SaaS 기회 발굴기 심층 분석: 2025년 SaaS 시장의 숨겨진 보물을 찾다

2025년 SaaS(Software as a Service) 시장은 그 어느 때보다 경쟁이 치열하며 빠르게 진화하고 있습니다. 대규모 SaaS 기업들이 주요 시장을 선점한 상황에서, 새로운 기회를 찾기란 쉽지 않습니다. 바로 이때, AI SaaS 기회 발굴기(AI SaaS Opportunity Finder) 가 숨겨진 보물을 발견하고 기업이 성공적인 SaaS 비즈니스를 구축하는 핵심 도구로 부상하고 있습니다. 이번 글에서는 AI SaaS 기회 발굴기의 역할,…

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Git 협업 실전 가이드: 브랜치, 충돌 해결, Pull Request 완전 정복

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,…

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Model Context Protocol(MCP) 기반의 문서 처리 시스템 구축

최근 AI 시스템과 외부 데이터 소스의 통합이 중요한 이슈로 부각되고 있습니다. **Model Context Protocol(MCP)**는 이러한 통합을 표준화하여 AI 모델이 외부 데이터에 효율적으로 접근할 수 있도록 돕는 프로토콜입니다. 이번 글에서는 MCP 사양에 맞게 서버와 클라이언트 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개하겠습니다.​ MCP란 무엇인가? **MCP(Model Context Protocol)**는 AI 애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 도구를 표준화된 방식으로 연결하는 개방형 프로토콜입니다….

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생각의 뼈대(Skeleton-of-Thought): 새로운 프롬프트 엔지니어링 기법 탐색

생각의 뼈대(Skeleton-of-Thought, SoT)는 대화형 AI 응용 프로그램에서 질문에 대한 응답을 속도 높게 생성하기 위한 새로운 프롬프트 엔지니어링 방식입니다. SoT는 먼저 대답의 뼈대나 개요를 생성한 다음, 이 개요에 따라 자세한 내용을 병렬적으로 확장합니다. 이 방법은 특히 복잡하고 다양한 질문에 대한 응답을 구성할 때 시간을 절약할 수 있으며, 여러 테스트 케이스에서 효과적이라는 것이 연구에서 밝혀졌습니다.

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PDF 파일에서 파이썬으로 텍스트 추출하기: 종합 가이드

PDF 문서에서 텍스트를 추출하기 위해 Python의 다양한 라이브러리를 활용하여 문서의 레이아웃을 분석하고, 텍스트 블록, 이미지, 테이블 등 각 구성 요소에 적합한 방식으로 텍스트를 추출하는 방법을 살펴보았습니다. 특히 테이블의 경우 pdfplumber 라이브러리를 사용하여 셀을 식별하고 내용을 추출한 후 적절한 형식의 문자열로 변환하는 과정을 통해, 데이터의 세분성을 유지하면서 텍스트를 추출할 수 있었습니다.

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🧠《AI 시대의 개발자 생존기 8편》

8편. 개발자의 미래: 장례식이 아니라 재탄생이다 “개발자의 장례식이 시작됐다.” 그 말은 과장이 아니었습니다.코드를 짜는 수많은 업무가 AI에 의해 빠르게 자동화되고 있고,우리는 하루가 다르게 변화하는 세상 속에서 불안과 방향 상실감을 느끼고 있습니다. 하지만 오늘 이 마지막 편에서 말하고 싶은 건 하나입니다. 개발자는 사라지는 게 아닙니다.다른 모습으로 다시 태어나는 중입니다. ☠️ ‘죽어가는 것’이 아니라, ‘진화하는 중’입니다 역사를…

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MCP(Model Context Protocol) 기본 개념

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…

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