요즘 사람들은 이렇게 말합니다.“이제는 코딩 없이도 프로그램을 만들 수 있다.”“AI가 대신 다 해줄 거다.” 하지만 저는 이렇게 말하고 싶습니다.걱정하지 마세요. 시대가 바뀔수록, 오히려 해야 할 일은 더 많아졌습니다. 도스(DOS) 시절, 메뉴 하나도 직접 만들어야 했던 시절 컴퓨터 초창기, 도스에서 프로그램을 만들 때는 탑다운 메뉴 하나도 일일이 코딩해야 했습니다.커서를 움직이고, 선택 항목을 표시하고, 키 입력을 처리하는…
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…
LLM 에이전트, 도구, 함수 호출을 활용하여 위키피디아에서 노래 메타데이터를 추출하는 방법을 단계별로 살펴보았습니다. LangChain 프레임워크를 통해 GPT 3.5 Turbo 모델과 위키피디아 API를 연결하고, 사용자 정의 프롬프트와 출력 파서를 정의하여 원하는 정보를 구조화된 형식으로 추출할 수 있었습니다. 이 접근 방식은 유연성과 확장성이 높아 다양한 데이터 소스와 추출 태스크에 적용할 수 있는 강력한 도구이지만, LLM의 한계와 비용 등의 고려 사항도 존재합니다.
프로그래머의 새로운 역할 얼마전에 읽은 글에서 가장 먼저 떠오른 생각은 프로그래머의 역할 변화였습니다. 과거에는 단순 반복 코드 작성이 주된 일이었지만, 이제는 시스템 설계, 테스트, 그리고 더 창의적인 문제 해결로 초점이 이동하고 있습니다. 특히 LLM(대형 언어 모델)의 발전은 프로그래밍의 본질을 바꿔놓고 있죠. 프로그래밍은 더 이상 코드의 세세한 문법에 얽매이지 않습니다. 자연어로 생각을 표현하면 AI가 이를 코드로…
연구자들은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상을 위해 감정적인 자극을 프롬프트에 포함시키는 EmotionPrompt 방식을 개발했습니다. 이 방식은 심리학에서 영감을 받아, 감정적 문장을 프롬프트에 추가하여 모델의 반응을 향상시켰습니다. 연구 결과, 네 가지 다른 LLM에서 여덟 가지 작업의 성능이 10% 이상 향상되었습니다. 이 연구는 인간-LLM 상호 작용을 향상시키기 위한 새로운 접근법을 제시하지만, 일반화와 효과성에 대한 추가 연구가 필요하다.
n8n에서는 워크플로우에서 날짜와 시간을 다루는 다양한 방법을 제공합니다. 특히, 날짜 형식 변환, 특정 날짜 설정, 날짜 연산 등을 손쉽게 처리할 수 있도록 Date & Time 노드와 **Expressions(표현식)**을 활용할 수 있습니다. 날짜 및 시간 처리가 중요한 이유 날짜와 시간 데이터는 형식이 다양하고 복잡할 수 있으며, 이를 효과적으로 다루기 위해선 적절한 변환 및 계산 기능이 필요합니다. n8n에서는…
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 두 번째 부분입니다.
모델이 다음 단어 생성에 대한 최종 결정을 내리는 방식에 영향을 미치는 방법과 관련 구성 매개변수들을 살펴보겠습니다. Hugging Face 웹사이트나 AWS에서 LLM을 사용해 보셨다면, LLM이 어떻게 작동하는지 조정할 수 있는 이러한 컨트롤들을 접해 보셨을 것입니다. 각 모델은 추론 중에 모델의 출력에 영향을 미칠 수 있는 일련의 구성 매개변수를 제공합니다. 이것들은 학습 시간 동안 학습되는 학습 매개변수와는…
프로그래밍 보조 AI 도구가 점점 진화하는 가운데, Anthropic의 Claude Code는 단순한 코드 생성에 그치지 않고, 개발자의 워크플로까지 통합 자동화할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 그 핵심 도구 중 하나가 바로 Hooks 기능입니다. 이번 글에서는 Claude Code의 Hooks가 무엇인지, 그리고 실제 현업에서 어떻게 활용할 수 있는지 구체적인 사례와 함께 정리해보았습니다. https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/hooks 🧩 Hooks란 무엇인가? Claude Code의…
요즘 기술 업계에서 “에이전트 AI”는 가장 뜨거운 키워드입니다. 이사회는 그것을 원하고, 컨설턴트는 그것을 팔고, 개발자들은 열심히 구축하고 있죠. 그런데 정작 대부분의 프로젝트는 실패하고 있습니다. 왜일까요? 이 글에서는 그 이유를 낱낱이 파헤치고, 성공적인 에이전트 프로젝트를 위한 4가지 전략적 결정을 소개합니다. ❗ 왜 대부분의 AI 에이전트 프로젝트는 실패하는가? 1. 충분한 토큰을 할당하지 않는다 멀티 에이전트 시스템은 단순히 “많이…
