최근 해외 개발자 Abdul Ahad가 올린 글을 읽고 꽤 인상 깊은 경험담을 접했습니다. 그는 무려 7일 동안 자신의 클라이언트 업무를 AI 에이전트에게 전부 맡겼고, 놀랍게도 단 한 명의 고객도 이를 눈치채지 못했다고 합니다. 그의 실험에서 배울 점은 단순히 기술적인 구현 방법이 아닙니다. “일하는 방식”에 대한 새로운 관점이었죠. 1. 문제 해결보다 중요한 것은 ‘반복에서 벗어나는 것’…
LlamaIndex는 Llama 모델을 로컬 환경에서 실행하고 인덱스를 구축하여 텍스트 데이터를 쿼리할 수 있는 도구를 제공합니다. 사용자는 Python 스크립트 또는 Jupyter 노트북을 통해 문서를 인덱스화하고, 특정 키워드 또는 질문에 대한 쿼리를 실행하여 관련 정보를 검색할 수 있습니다. 또한, 사용자는 로깅을 설정하여 쿼리 및 이벤트를 확인하고, 인덱스를 디스크에 저장하거나 디스크에서 다시 로드할 수 있는 기능도 제공합니다.
AI 자기소개서 면접 지원 프로그램 주요 기능 입시 준비, 더 이상 혼자가 아닙니다! 입시에서 자기소개서와 면접의 중요성은 매년 커지고 있습니다. 하지만 많은 학생이 어떻게 준비해야 할지 막막해하고, 학원에서는 각 학생에게 맞춤형 지도를 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AI 기반 입시 도우미 시스템은 바로 이러한 문제를 해결해 줍니다. 이제 이 시스템을 통해 학원과 학생들은 입시 준비를…
웹 자동화는 웹 개발, 데이터 크롤링, UI 테스트 등 다양한 분야에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 웹 자동화를 위한 도구 중 대표적인 것이 Puppeteer와 Browser Use입니다. 하지만 두 도구는 목적과 기능이 다르기 때문에, 프로젝트의 필요에 따라 적절한 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 Puppeteer와 Browser Use를 비교하고, 어떤 경우에 어떤 도구를 선택하는 것이 좋은지 알아보겠습니다….
1. 온라인 쇼핑몰 운영자의 하루 민수 씨는 작은 온라인 쇼핑몰을 운영합니다. 예전에는 아침마다 어제 주문 내역을 확인하고, 재고를 손수 체크하며 하루를 시작했어요. 이제는 AI가 아침마다 메시지를 보내 줍니다. “어제 매출은 250만 원, 가장 많이 팔린 상품은 블랙 후드티예요. 현재 재고가 10개 이하로 떨어진 품목이 3개 있습니다.” 민수 씨는 숫자와 표 대신, 이렇게 요약된 메시지를 보고…
How to write better ChatGPT prompts for the best generative AI results 최상의 결과를 얻기 위해 효과적인 챗봇 프롬프트를 작성하는 것은 한 종류의 예술입니다. 여러분의 프롬프트 작성 능력을 향상시키는 방법은 다음과 같습니다. GIGO. 이는 1957년에 미국 육군의 윌리엄 멜린이 신문 기자에게 컴퓨터는 입력된 데이터에 따라 한계를 가진다고 설명했을 때부터 사용된 약어입니다. “Garbage In, Garbage Out”…
2025년은 고객 서비스의 새로운 시대를 여는 전환점이 될 것입니다. AI 기반 고객 지원 자동화는 단순한 기술 트렌드를 넘어, 기업의 비용 효율성, 고객 만족도, 그리고 경쟁력 강화에 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 이번 글에서는 AI 기반 고객 지원 자동화의 핵심 기능, 기대 효과, 그리고 성공적인 적용 전략에 대해 심층적으로 분석합니다. AI 기반 고객 지원 자동화, 왜…
프론트엔드 개발을 AI가 도와주는 시대, 우리는 이제 더 이상 “어떻게 만들지?”보다는 “무엇을 만들지?”에 집중하게 됩니다. 그리고 그 중심에는 바로 ‘디자인 감각’이 있습니다. 하지만 막상 디자인을 공부하려고 하면 막막하죠.“UI? UX? 타이포그래피? 컬러 시스템? 도대체 어디서부터 시작해야 하지?” 그래서 오늘은 디자인 입문자가 어디서부터 시작하면 좋을지, 제가 찾은 방법을 정리해보려고 합니다. 1. 레이아웃 이해하기 — 구조를 먼저 본다…
건축가들은 복잡한 디자인 요구 사항과 부지의 특성을 고려하면서 다양한 디자인 전략을 탐색해야 합니다. Chat GPT는 이러한 과정을 지원하며, 텍스트 기반의 AI 도구를 통해 정보 검색 및 자동 큐레이션의 유용성을 보여줍니다. 이 글에서는 Chat GPT의 프롬프트 작성 방법과 그 응답의 효과를 설명하며, AI가 건축가의 작업 흐름을 어떻게 보완하는지를 탐구합니다.
이 플랫폼은 실시간 애플리케이션에서 인공 지능(AI)을 시연, 실행 및 배포할 수 있는 인프라를 제공합니다. 사용자들은 다른 사람들이 업로드한 모델과 데이터 세트를 찾아볼 수도 있습니다. Hugging Face는 개발자들이 자신의 작업을 공개적으로 공유하고 테스트할 수 있게 해주기 때문에 머신러닝의 GitHub로 종종 불립니다.
