본문 바로가기

전체 글

(1615)

지식 그래프 기반 RAG 워크플로우, LangChain과 LangGraph로 구현하는 방법 지식 그래프 기반의 Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 최근 들어 주목을 받고 있습니다. 단순한 검색 기반 RAG와 비교해, 데이터 간의 복잡한 관계를 반영할 수 있는 그래프 기반 RAG는 정보의 정확성과 연결성을 더욱 향상시킬 수 있기 때문입니다.이번 글에서는 LangChain과 LangGraph, 그리고 Neo4j를 활용해 GraphRAG 워크플로우를 어떻게 설계하고 구현할 수 있는지 자세히 설명합니다. 질문 라우팅, 쿼리 분해, 벡터 검색, 프롬프트 구성까지 모든 과정을 포함하고 있으며, 실질적으로 작동하는 Python 코드 예제를 통해 실제 구현 방식을 살펴봅니다.GraphRAG란? 왜 사용하는가?RAG는 LLM의 답변 정확도를 높이기 위해 외부 정보를 검색해 응답에..

AI와 함께하는 개발자 르네상스: LLM과 멀티 에이전트가 바꾸는 개발 현장 최근 몇 년 사이, 개발자의 역할이 근본적으로 바뀌고 있습니다. 이제는 단순히 코드를 작성하는 것만으로는 부족합니다. AI와 협업하며 여러 역할을 동시에 수행하는 새로운 개발 환경이 열리고 있기 때문입니다.대형 언어 모델(LLM)의 등장은 단순한 트렌드가 아니라, 개발 프로세스 전체에 영향을 미치고 있습니다. 마이크로소프트는 이미 전체 코드의 약 30%를 AI를 통해 작성하고 있고, 스타트업부터 대기업까지 다양한 조직들이 AI를 핵심 인프라로 채택하고 있습니다.이 글에서는 LLM과 멀티 에이전트 시스템이 개발자에게 어떤 영향을 미치고 있는지, 개발자의 역할은 어떻게 확장되고 있는지, 그리고 앞으로 어떤 역량이 중요해질지를 구체적으로 살펴봅니다.1. LLM과 멀티 에이전트 시스템의 부상초기의 AI 활용은 ..

크롬을 넘어서려는 AI 브라우저의 등장, 오픈AI는 왜 웹 브라우저를 만드는가 클릭 대신 대화로 웹을 탐색하는 시대가 온다웹 브라우저는 우리가 인터넷을 여는 가장 기본적인 도구입니다. 지금까지는 구글 크롬이 사실상 그 문을 지켜왔습니다. 하지만 오픈AI가 새로운 AI 기반 웹 브라우저를 출시할 예정이라는 보도가 나오면서 판도가 흔들리고 있습니다.이 글에서는 오픈AI가 왜 브라우저를 만들려고 하는지, 어떤 기술이 적용되는지, 사용자에게 어떤 방식으로 도움이 되는지 등을 정리해봅니다. 특히 기존 브라우저와 어떻게 다르고, 어떤 새로운 웹 경험을 가능하게 하는지, 그리고 시장에 미치는 영향까지 살펴보겠습니다.오픈AI 브라우저, 무엇이 다른가?오픈AI의 웹 브라우저는 단순한 탐색 도구가 아닙니다. 이 브라우저의 가장 큰 특징은 기존처럼 주소창에 검색어를 입력하고 결과를 클릭하는 방식이 아..

AI로 한 단계 더 진화하는 테스트 자동화: 지금 왜 주목해야 하는가? AI와 테스트 자동화의 만남, 단순한 유행일까요? 아니면 앞으로의 표준이 될 방향일까요?많은 개발팀이 테스트 자동화를 도입하면서도 여전히 이런 문제에 직면해 있습니다. 테스트 커버리지가 낮고, 예외 케이스는 자주 놓치며, 유지보수에는 많은 시간이 소모되죠. 이런 상황에서 인공지능(AI)은 새로운 가능성을 열어줍니다.이 글에서는 AI가 테스트 자동화에 어떤 방식으로 기여하는지, 구체적으로 어떤 효과를 주는지, 그리고 실제로 어떻게 활용할 수 있는지를 소개합니다.AI를 활용해 더 깊이 있는 테스트를 생성하고, 코드 품질을 끌어올리며, 협업까지 원활하게 만드는 방법을 알아보세요.1. AI와 테스트 자동화의 만남 – 왜 중요한가?AI가 테스트 자동화에 도입되면서 가장 큰 변화는 효율성과 품질의 균형을 맞출 수 ..

Vibe Coding의 종말, Ultrathink 엔지니어링의 부상: LLM 시대의 새로운 코딩 패러다임 이제는 ‘느낌’이 아닌 ‘설계’의 시대AI 시대의 코딩은 점점 더 인간의 직관을 넘어, 모델의 지능을 어떻게 활용하느냐에 따라 성과가 결정되고 있습니다. Reddit 커뮤니티에 등장한 ‘Ultrathink Engineering Manifesto’는 기존의 LLM 활용 코딩 방식인 ‘vibe coding(느낌으로 코딩하기)’을 넘어, 더욱 정교하고 전략적인 접근법을 제안합니다. 본 블로그에서는 이 새로운 개념의 등장 배경과 핵심 원칙, 그리고 이를 실천하는 방식에 대해 정리합니다.Vibe Coding의 한계: 직관의 시대는 끝났다‘Vibe Coding’은 LLM에게 대략적인 프롬프트만 주고, 결과를 수정하면서 점차 원하는 형태로 완성해가는 방식입니다. 하지만 이 방식은 다음과 같은 한계를 드러내기 시작했습..

몇 줄의 코드로 SaaS 요금제를 자동화하다 – 오픈소스 빌링 플랫폼 Autumn SaaS 서비스를 운영하다 보면, 단순 결제 이상으로 복잡한 요금제 관리와 구독 상태 처리가 필요해집니다. 특히 사용량 기반 과금, 좌석별 요금, 결제 실패 처리 등은 직접 구현하기엔 번거롭고 오류도 잦습니다. 이 모든 복잡함을 최소화하면서도 유연한 빌링 시스템을 만들 수 있다면 어떨까요?Autumn은 바로 그런 문제를 해결하는 오픈소스 요금제 및 청구 관리 플랫폼입니다. Stripe 같은 결제 시스템 위에 놓이는 중간 계층으로, 몇 줄의 코드만으로도 강력한 가격 정책과 구독 상태 관리를 구축할 수 있게 도와줍니다. 이 글에서는 Autumn이 어떤 문제를 해결하고, 어떻게 사용할 수 있으며, SaaS 빌링 인프라를 어떻게 단순화하는지 살펴보겠습니다.Autumn이란 무엇인가 – Stripe 사이에 존재하는..

Go 개발자를 위한 MCP 공식 SDK 출시 임박: 무엇이 달라졌고, 왜 주목해야 할까? Go 개발자를 위한 공식 MCP SDK, 드디어 나온다Model Context Protocol(MCP)을 사용하는 개발자라면 한 번쯤 이런 생각을 해봤을 것이다.“왜 Go에는 아직 공식 SDK가 없을까?”지금까지 Go 개발자들은 커뮤니티가 만든 mcp-go 라이브러리를 사용해왔다. 하지만 곧, 상황이 달라진다.2025년 8월, MCP의 공식 Go SDK가 정식으로 출시될 예정이다. 아직은 ‘미출시’ 상태지만, 이미 기능적으로 상당히 완성돼 있고 설계 철학 또한 Go 생태계에 철저히 맞춰져 있다.이 글에서는 MCP 공식 Go SDK의 개념과 배경, 기존 라이브러리와의 차이점, 설계 철학, 기능 및 예시, 그리고 앞으로의 개발 로드맵까지 자세히 살펴본다.Go 언어를 쓰고 있다면, 반드시 짚고 넘어가야 할 정..

AI 전쟁의 새로운 판을 짜다 – Grok 4가 진짜 무서운 이유 그저 빠른 게 아니다, 무섭게 정확해졌다AI 분야는 하루가 다르게 판이 바뀌고 있습니다. GPT-4가 AI 시장을 장악하나 싶던 찰나, Elon Musk의 xAI에서 출시한 Grok 4가 업계에 강한 충격을 안겼습니다.출시된 지 불과 며칠 만에 Humanity’s Last Exam과 ARC-AGI-2 같은 고난도 벤치마크에서 다른 모델들을 압도하며 성능 1위를 차지했고, GPT-4와 Gemini 2.5를 모두 뛰어넘는 결과를 보여주었습니다. 불과 4개월 전 Grok 3이 출시됐던 것을 생각하면, 이 정도의 발전 속도는 놀랍다 못해 무서울 정도입니다.이번 글에서는 Grok 4가 어떤 기술력을 바탕으로 이 같은 결과를 만들어냈는지, 기존 AI 모델과 어떤 차이가 있는지, 그리고 실제로 활용 가능한지까지 함께..

의료 AI 개발, MedGemma가 주목받는 이유는? 성능과 실용성 모두 잡은 오픈모델의 등장 의료 데이터를 활용한 인공지능 개발은 기술적 장벽이 높고, 환자의 민감한 정보를 다루기 때문에 더욱 신중할 수밖에 없습니다. 그럼에도 의료 현장에서는 진단 보조, 영상 판독, 환자 기록 분석 등 다양한 곳에서 AI의 필요성이 날로 커지고 있습니다.이런 상황에서 Google Research가 공개한 MedGemma와 MedSigLIP는 많은 개발자와 연구자들에게 큰 관심을 받고 있습니다. 이 두 모델은 의료 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 생성할 수 있는 성능을 보여주며, GPU 한 장으로도 구동 가능할 만큼 경량화되어 실용성까지 갖췄습니다.이 글에서는 MedGemma와 MedSigLIP의 특징, 성능, 활용 예시까지 정리하여, 의료 AI 솔루션을 고민하는 개발자들에게 실질적인 가이드를 제공합니다.1. ..

Supabase와 AI의 만남, 정말 안전할까? - Supabase MCP 통합으로 발생할 수 있는 SQL 데이터 유출 시나리오 분석과 대응 방안 자동화된 AI 시스템, 편리함 뒤에 숨겨진 보안 그림자AI 에이전트와 Supabase 같은 백엔드 플랫폼을 함께 쓰는 개발 환경이 점점 늘어나고 있습니다. 특히 LLM 기반 도구들과 Supabase MCP(Model Context Protocol)의 통합은 빠른 업무 자동화를 가능하게 해주죠. 하지만 이 편리함 뒤에는 우리가 흔히 간과하는 보안 위협이 존재합니다.최근 보고된 사례에 따르면, 단순한 고객 메시지를 악용해 Supabase 데이터베이스의 민감 정보를 유출할 수 있는 심각한 취약점이 발견됐습니다. 문제의 핵심은 LLM이 데이터와 명령어를 구분하지 못한다는 점이며, AI가 최고 권한을 가진 상태로 실행될 경우, 보안 경계를 완전히 우회할 수 있다는 것입니다.이 글에서는 Supabase MCP 구조..

이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 162 다음

티스토리툴바