“책 읽는 습관은 상상력과 미래를 키웁니다.” 책을 읽기 시작하는 어린이에게 독서의 즐거움을 알려주는 것, 부모라면 누구나 바라는 일입니다. 하지만 아이들이 책을 좋아하게 만드는 일은 생각보다 쉽지 않습니다. Jini Books에서는 이런 고민을 해결하기 위해 특별한 맞춤형 동화책을 제작합니다. 아이의 사진, 좋아하는 장난감, 그리고 부모님의 이야기를 바탕으로 세상에 하나뿐인 아이 맞춤형 이야기를 만들어 드립니다. 1. 왜 맞춤형…
Chroma DB는 벡터 임베딩을 저장하고 검색하는 데 사용되는 오픈 소스 벡터 저장소입니다. 주요 용도는 대규모 언어 모델에 의해 나중에 사용될 메타데이터와 함께 임베딩을 저장하는 것입니다. 또한 텍스트 데이터에 대한 의미론적 검색 엔진으로도 사용할 수 있습니다.
리소스란 무엇인가요? MCP에서 리소스는 서버가 AI 모델에게 제공하는 데이터와 콘텐츠입니다. 쉽게 말해, AI 모델이 참고할 수 있는 모든 종류의 정보라고 생각하면 됩니다. 리소스의 예시: 리소스 식별 방법 (URI) 각 리소스는 고유한 URI(Uniform Resource Identifier)로 식별됩니다. 이는 웹 주소(URL)와 비슷한 개념입니다: 예시: 리소스 유형 MCP 리소스는 두 가지 주요 유형이 있습니다: 리소스 발견 방법 클라이언트가 사용…
자율 에이전트는 현재 생성형 AI의 가장 핫한 트렌드 중 하나로 빠르게 부상하고 있습니다. 그것이 완전히 해결된 문제나 주류 트렌드는 아니지만, 자율 에이전트는 기반 모델 영역에서의 새로운 전선으로 널리 인정받고 있습니다. 이 영역에서의 연구와 프레임워크가 계속해서 등장하고 있고, 그 중에서도 최근에 발표된 가장 주목할만한 작업은 Microsoft Research의 AutoGen 프로젝트입니다.
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…
요즘 프론트엔드 개발 트렌드를 보다 보면, 진짜 놀라운 변화들이 일어나고 있다는 걸 실감합니다. 그 중 하나가 바로 V0 by Vercel이라는 도구입니다. 처음 이걸 봤을 때 드는 생각은 간단했어요. “이제 디자인 감각이 개발보다 더 중요해지는 시대가 오는구나.” 상상만으로 코드가 나온다? V0는 정말 놀라운 서비스를 제공합니다. 단지 내가 만들고 싶은 UI를 자연어로 설명하거나, 이미지로 보여주기만 하면 자동으로…
가장 널리 사용되는 LLMs 중 두 가지, 즉 LLaMA 2와 GPT-4를 비교해보고자 합니다. 이들 모델이 어떤 것이며, 어떻게 작동하는지, 그리고 어떤 모델이 여러분에게 가장 적합한지 판단하는데 도움이 될 내용을 다루도록 하겠습니다.
*Introducing RAG 2.0 *RAG 2.0 : Your AI’s Scattered Brain Just Got Organized *RAG 2.0: Retrieval Augmented Language Models 언어 모델은 엄청난 진보를 이루었지만, 중요한 단점들도 존재합니다. 이러한 단점들 중 많은 부분을 해결할 수 있는 한 가지 방법은 검색 보완(retrieval augmentation)입니다. 검색 보완 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 파이프라인에 대해 많은 논문과 기사가 작성되었으며, 이 기술…
추천 시스템은 Netflix와 Amazon 같은 디지털 플랫폼에서 사용자 경험을 개인화하는 데 큰 역할을 합니다. 이러한 시스템은 복잡한 머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용자의 행동, 선호도, 상호 작용을 분석하고 개인화된 추천을 생성합니다. 추천 시스템은 크게 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방법으로 나눌 수 있습니다.
2025년, 생성형 AI의 판도가 빠르게 변화하고 있습니다. 최근 발표된 연구 결과들은 언어모델 개발의 비용과 시간을 획기적으로 줄이며, 더 이상 엔비디아의 고가 GPU나 오픈AI의 독점적인 언어모델에 의존하지 않아도 되는 시대가 도래했음을 보여줍니다. 이로 인해 두 기업의 미래에도 불안 요소가 감지되고 있습니다. 누구나 쉽게 언어모델을 만들 수 있는 시대 미국 스탠퍼드대와 워싱턴대의 AI 연구진은 불과 50달러 미만의…