인공지능 (441) 썸네일형 리스트형 AI에 USB-C가 생긴다면? LangChain과 함께하는 Model Context Protocol(MCP) 활용법 LLM의 고립을 깨다대형 언어 모델(LLM)이 아무리 똑똑해도, 외부 데이터와 도구에 접근할 수 없다면 그 능력은 제한적입니다. 바로 이 문제를 해결하기 위해 Anthropic에서 만든 **Model Context Protocol(MCP)**이 등장했습니다.이 블로그에서는 MCP의 개념부터, 왜 필요한지, 어떤 기능을 제공하는지, 그리고 LangChain과 함께 실제 예제를 통해 어떻게 MCP를 사용할 수 있는지까지 자세히 다룹니다.1. MCP란 무엇인가?MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 개발한 오픈 소스 프로토콜입니다. 주된 목적은 LLM 기반 애플리케이션이 외부 시스템(데이터, 도구, API 등)과 표준화된 방식으로 연결될 수 있도록 하는 것입니다.쉽게 말해, A.. AI가 금융 데이터를 바꾸는 방식: 쿼리 최적화부터 사기 탐지까지 금융 시장은 지금 그 어느 때보다 빠르게 움직이고 있습니다. 초단타 거래부터 실시간 리스크 관리까지, 모든 것이 ‘속도’와 ‘정확성’에 달려 있죠. 이런 환경 속에서 인공지능(AI)은 단순한 보조 도구가 아닌, 핵심 전략 수단으로 부상하고 있습니다. 특히 AI 기반 쿼리 최적화 기술은 금융 데이터 처리 방식을 근본부터 뒤흔들고 있습니다.이 블로그에서는 강화 학습 기반 쿼리 튜닝, 예측 캐싱, 데이터 압축, 그리고 실시간 리스크 탐지 기술까지, AI가 금융 데이터 환경을 어떻게 재편하고 있는지 상세히 알아보겠습니다. 또 각 기술이 실제 어떤 문제를 해결하고, 어떤 방식으로 금융기관의 경쟁력을 높이고 있는지도 살펴봅니다.1️⃣ AI 쿼리 최적화 기술: 더 빠르고 똑똑한 데이터 처리기존의 쿼리 최적화 방식은 .. “공격자는 하나, 방어자는 모두” – 구글의 사이버 보안 AI 모델 ‘Sec-Gemini v1’이 바꾸는 게임의 법칙 사이버 보안의 세계는 늘 비대칭적인 전투입니다. 공격자는 단 하나의 취약점을 뚫으면 되지만, 방어자는 모든 가능성에 대비해야 하죠. 이 격차를 줄이기 위해 구글이 꺼내든 새로운 무기, 바로 AI 기반 보안 모델 **‘Sec-Gemini v1’**입니다.이 글에서는 Sec-Gemini v1이란 무엇인지, 어떤 문제를 해결하려는 것인지, 그리고 어떤 방식으로 보안 전문가의 역량을 향상시키는지에 대해 쉽고 명확하게 풀어봅니다.Sec-Gemini v1이란?Sec-Gemini v1은 구글이 실험적으로 공개한 사이버 보안 전용 AI 모델입니다. 핵심 목적은 보안 전문가의 분석 역량을 증폭시키고, AI의 고급 추론 능력과 최신 보안 지식을 결합해 보다 정밀하고 빠른 대응을 가능하게 하는 것입니다.✅ 왜 만들어졌을까?.. 넷플릭스가 추천 시스템의 미래를 여는 방법: ‘Foundation Model’의 모든 것 넷플릭스가 추천 시스템을 다시 설계한 이유넷플릭스는 사용자 맞춤형 추천 시스템으로 유명하지만, 그 이면에는 수많은 개별 모델들이 복잡하게 얽혀 있었습니다. 'Continue Watching(이어서 보기)', '오늘의 추천' 등 목적별로 다르게 설계된 이 모델들은 각각 독립적으로 학습되어, 혁신을 공유하거나 확장하기 어려웠죠.넷플릭스는 이제 기존 구조의 한계를 넘어, 모든 추천 시스템의 기반이 될 수 있는 **'Foundation Model(기초 추천 모델)'**을 개발했습니다. 이 모델은 방대한 사용자 데이터를 바탕으로 장기적인 선호를 이해하고, 다양한 추천 시나리오에 유연하게 활용될 수 있습니다. 마치 자연어처리(NLP)에서 거대한 언어 모델(LLM)이 다양한 작업을 수행할 수 있게 된 것처럼, 추천 .. “지브리 스타일로 변신!” – EasyControl로 만드는 애니메이션 아트의 세계 AI가 그려주는 나만의 지브리 캐릭터혹시 애니메이션 속 주인공처럼 내 얼굴이 ‘지브리 스타일’로 그려진다면 어떨까요?요즘 AI 그림 변환 기술이 인기를 끌고 있지만, 대부분의 서비스는 스타일은 비슷해도 얼굴이 이상하게 바뀌거나 뭉개지는 경우가 많습니다.EasyControl은 이 문제를 정면으로 해결합니다.딱 100장의 아시아인 얼굴 데이터만으로 학습했음에도, GPT-4o로 생성된 지브리풍 그림과 결합해 놀랍도록 정확하게 얼굴을 보존하며 애니메이션화할 수 있습니다.이 블로그에서는 Hugging Face에 공개된 EasyControl 프로젝트를 중심으로:어떤 기술적 배경이 있는지지브리 스타일로 어떻게 이미지를 바꾸는지어떤 점이 특별한지정리해서 알려드릴게요.🔍 EasyControl란? – ‘제어 가능한’ A.. Apple MCP: 메시지부터 지도까지 맥OS 자동화를 완성하는 애플 네이티브 툴킷! 애플 생태계를 제대로 활용하고 싶으신가요? 메시지 전송, 이메일 자동화, 캘린더 일정 등록, 심지어 지도에 핀 꽂기까지… 이제 이 모든 작업을 터미널에서 단 한 번에 처리할 수 있습니다.이번 블로그에서는 Apple MCP라는 이름의 애플 네이티브 자동화 툴킷에 대해 소개합니다.Smithery를 통해 간편하게 설치할 수 있으며, Claude와 Cursor 같은 플랫폼과 연동하여 사용할 수 있는 이 도구는, Apple Messages, Notes, Mail, Calendar, Reminders, Maps, Web Search 등 macOS 핵심 앱을 제어할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.개발자, 파워 유저, macOS 기반 자동화에 관심 있는 분들에게 매우 유용한 솔루션이 될 수 있죠.지금부터 이 툴킷이.. “모든 파일을 Markdown으로!” – LLM 시대를 위한 경량 변환 도구, MarkItDown 완전 분석 LLM 시대, 콘텐츠 준비는 어떻게 할까?PDF, Word, PowerPoint, 이미지, 오디오, 심지어 유튜브까지… 다양한 포맷의 파일들을 한데 모아 처리해야 할 일이 점점 많아지고 있습니다. 특히 ChatGPT나 Claude 같은 LLM(Large Language Model) 기반 도구를 활용하려면, 데이터를 텍스트 기반으로 정제하는 작업이 필수인데요.여기서 등장하는 것이 바로 MarkItDown입니다. Microsoft가 개발한 이 파이썬 기반 유틸리티는 다양한 형식의 문서를 구조화된 Markdown 텍스트로 깔끔하게 변환해주는 도구입니다.이 블로그에서는 MarkItDown의 개념, 특징, 주요 기능, 설치 및 사용 방법까지, 기술 블로그답게 꼼꼼히 분석해 드리겠습니다.MarkItDown이란 무엇.. 더 작아도 더 똑똑하다? 작은 모델로 ‘추론력’을 폭발시키는 DeepSeek-GRM의 비밀 요즘 LLM은 크기만 키우면 끝일까?대형 언어 모델(LLM)이 갈수록 커지고 있습니다. 크기가 곧 지능이라 여기는 분위기 속에서, ‘컴팩트하지만 강력한 모델’은 그저 이상에 불과해 보이기도 합니다. 그런데 여기, 작지만 더 똑똑한 모델을 만들어낸 연구가 나왔습니다. 바로 DeepSeek가 발표한 논문 "Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling" 입니다.이 블로그에서는 다음 내용을 다룹니다:일반적인 리워드 모델(Reward Model)의 한계Self-Principled Critique Tuning (SPCT)의 개념과 역할DeepSeek-GRM이 보여준 추론 시간 확장의 잠재력실제 실험 결과와 기대되는 미래 활용모델 크기를 키우지 않고도 추론 능력을 .. 이전 1 2 3 4 ··· 56 다음 목록 더보기
