인공지능 (935) 썸네일형 리스트형 100개 언어, 다양한 도메인, 유연한 임베딩까지 – Gemini Embedding이 주목받는 이유 새로운 시대의 임베딩이 시작된다텍스트 임베딩 모델의 발전은 검색, 추천, 분류, 의미 기반 유사도 계산 등 다양한 AI 응용 분야에서 핵심적인 역할을 해왔습니다. 하지만 언어적 다양성과 도메인 특화 요구가 늘어나면서 기존 임베딩 모델로는 만족할 수 없는 상황이 많았습니다.이런 맥락 속에서 구글이 발표한 **Gemini Embedding 모델(gemini-embedding-001)**은 단순한 성능 향상을 넘어서, 범용성과 유연성을 모두 갖춘 모델로 주목받고 있습니다. 이 모델은 다양한 언어와 도메인에서 일관되게 높은 성능을 보이며, 현재는 Gemini API와 Vertex AI를 통해 정식으로 사용 가능해졌습니다.이 글에서는 Gemini Embedding 모델의 특징과 장점, 실제 사용 방법까지 하나씩 .. AWS가 선보인 Kiro: AI 에이전트로 완성하는 실전형 개발 IDE AI로 프로토타입을 만드는 건 쉬워졌습니다. 하지만 그 다음 단계는 여전히 어렵습니다. 불명확한 요구사항, 부족한 문서화, 엉성한 테스트 커버리지… 코드를 실행하는 데는 문제가 없지만, 실제 운영 환경에 적용하려면 다시 처음부터 뜯어고쳐야 하는 경우가 많습니다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Kiro입니다. Kiro는 단순한 AI 코딩 도구가 아닌, **스펙 기반 개발(spec-driven development)**이라는 새로운 패러다임을 제시하는 AI IDE입니다. 프로토타입부터 운영 환경까지, 명확한 스펙과 자동화된 워크플로우를 통해 개발자의 부담을 줄이고 개발 품질을 높입니다.이 글에서는 Kiro가 무엇인지, 어떤 기능을 제공하는지, 실제로 어떻게 사용하는지를 자세히 살펴보겠습니다.AI .. AI 코딩 어시스턴트를 한 번에 관리하는 방법, Claude Squad 소개 AI 기반 코딩 도구가 빠르게 발전하고 있습니다. Claude, Codex, Gemini, Aider처럼 각기 다른 기능과 강점을 가진 AI 코드 어시스턴트들이 다양하게 출시되었지만, 이들을 동시에 활용하려면 관리가 복잡해집니다.Claude Squad는 이런 복잡함을 해결하는 터미널 기반 애플리케이션입니다. 여러 AI 코드 어시스턴트를 하나의 인터페이스에서 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하며, tmux와 git worktree를 기반으로 독립적인 작업 공간과 빠른 전환, 충돌 없는 분기 관리를 가능하게 만듭니다.이 글에서는 Claude Squad가 어떤 도구인지, 어떤 기능을 제공하는지, 그리고 어떻게 사용하는지를 상세하게 정리해 보았습니다.Claude Squad란 무엇인가Claude Squad는 다양.. LG가 만든 국내 최초 하이브리드 AI ‘엑사원 4.0’, 얼마나 대단한가요? AI, 이제는 ‘생각’까지 한다AI는 이제 단순히 문장을 만들어내는 것에서 그치지 않습니다. 문제를 이해하고, 스스로 가설을 세우고, 그 가설을 검증하는 '추론' 능력까지 요구되는 시대입니다.LG AI연구원이 공개한 ‘엑스원 4.0(EXAONE 4.0)’은 이 흐름의 최전선에 선 모델입니다. 국내 최초의 하이브리드 AI로, 일반적인 자연어 처리 능력에 더해 복잡한 문제 해결을 위한 추론 기능까지 통합한 강력한 모델입니다.이 블로그에서는 ‘엑사원 4.0’의 개념부터 기술적 특징, 벤치마크 성능, 활용 예시, API 서비스 시작까지 주요 내용을 하나하나 짚어보며, 왜 이 모델이 세계 최고 수준의 AI로 평가받는지 살펴보겠습니다.1. ‘엑사원 4.0’이란 무엇인가‘엑사원 4.0’은 대형언어모델(LLM)의 자연.. LLM 에이전트, 코드로 말하다: CodeAct가 여는 자율 AI의 미래 인공지능은 점점 더 똑똑해지고 있지만, 여전히 해결되지 않은 과제가 있습니다. 바로, 말이 아닌 ‘행동’입니다. 텍스트로 답변을 제시하는 것은 이제 충분하지만, 실제로 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 유연하고 실행 가능한 행동이 필요합니다.하지만 대부분의 LLM 에이전트는 JSON이나 텍스트 기반의 정적인 액션만 수행할 수 있습니다. 이 방식은 제한적일 수밖에 없습니다. 유연성도 낮고, 기존 소프트웨어 생태계와도 완전히 통합되지 않기 때문입니다.이 문제를 해결하고자 제안된 것이 CodeAct입니다. CodeAct는 LLM 에이전트가 실행 가능한 Python 코드를 통해 문제를 해결하고, 자체적으로 디버깅하며, 복잡한 태스크를 유연하게 수행할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다.이번 글에서는 CodeAct가 .. Claude, 이제 당신의 도구와 연결됩니다: 업무 효율을 극대화하는 새로운 AI 협업 방식 더 이상 AI에게 맥락을 설명할 필요는 없습니다AI에게 뭔가 시키기 전에 매번 프로젝트 배경부터 툴 설명까지 장황하게 이야기해야 했던 경험, 누구나 한 번쯤은 있을 겁니다. 특히 업무 툴이 많을수록 이런 번거로움은 더 커지죠.Anthropic이 발표한 Claude의 도구 디렉터리는 이런 번거로움을 없애줍니다. 이제 Claude는 Notion, Canva, Stripe, Figma 같은 실제 업무 도구와 직접 연결되어, 여러분이 놓치기 쉬운 맥락까지 이해하며 협업할 수 있는 AI로 발전했습니다.이 글에서는 Claude 도구 디렉터리가 무엇인지, 어떤 도구들과 연결 가능한지, 실제로 어떻게 사용할 수 있는지, 그리고 어떤 방식으로 업무 생산성을 향상시킬 수 있는지를 다룹니다.Claude 도구 디렉터리란?Cl.. 챗봇이 기억을 가진다면? - Gemini 2.5와 Mem0으로 구현하는 장기 기억 AI 시스템 왜 AI는 당신을 기억하지 못할까?대화를 반복할수록 이상하게 느껴질 때가 있다. 똑같은 질문을 했는데, 마치 처음 보는 듯한 반응을 보이는 챗봇. 어떤 영화나 책을 추천해달라고 했더니, 이전에 이야기했던 취향을 전혀 반영하지 못한다. 이유는 간단하다. 대부분의 LLM은 기본적으로 과거 대화를 기억하지 못하는 'stateless' 모델이기 때문이다.하지만 문제는 분명하다. 이렇게 기억이 없는 AI는 사용자에게 개인화된 경험을 줄 수 없고, 반복 질문으로 불필요한 피로감을 주게 된다. 이 문제를 해결하기 위한 실질적인 솔루션이 바로 Mem0와 Gemini 2.5의 조합이다.이 글에서는 Gemini 2.5 챗봇에 장기 메모리 기능을 추가하는 방법을 코드와 함께 단계별로 정리한다. 개인화된 AI 챗봇을 만들고자.. Kotlin으로 AI 에이전트를 만드는 가장 쉬운 방법: Koog 프레임워크 완전 정복 AI 에이전트를 직접 만들고 싶지만, 어디서부터 시작해야 할지 막막하셨나요? 특히 Kotlin 언어를 사용하고 있다면 더 그럴 수 있습니다. JetBrains가 새롭게 공개한 Koog는 그런 고민을 해결해줄 수 있는 강력한 프레임워크입니다.Koog는 Kotlin 기반으로 구축된 AI 에이전트 개발 프레임워크로, 단순한 챗봇부터 복잡한 멀티 단계 워크플로우까지 다양한 형태의 에이전트를 손쉽게 구성할 수 있도록 돕습니다.이 글에서는 Koog의 핵심 개념부터 설치, 기본 챗봇 개발, BMI 계산 툴 구현, 전략 워크플로우 구성까지 실전 예제를 통해 Koog를 처음 접하는 사람도 바로 따라 할 수 있도록 상세히 설명합니다.Koog란 무엇인가?Koog는 JetBrains에서 개발한 Kotlin 기반 AI 에이전트.. 이전 1 2 3 4 ··· 117 다음
