AI 에이전트, LangGraph, RAG
생성형 AI의 핵심 개념부터 모델 비교, RAG 전략, 최신 기술 트렌드까지 AI 전반을 다루는 카테고리입니다.
기술의 흐름을 이해하고 방향을 잡고 싶은 개발자와 기획자를 위한 분석 중심 콘텐츠를 제공합니다.
AI 시대의 개발 워크플로우 혁명 현대 소프트웨어 개발에서 GitHub는 단순한 코드 저장소를 넘어 협업과 DevOps의 중심축이 되었습니다. 그리고 2025년, Anthropic의 Claude Code가 GitHub Actions와의 통합을 통해 개발 워크플로우에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이는 단순한 도구의 결합이 아닌, AI가 개발팀의 실질적인 구성원으로 참여하는 새로운 개발 패러다임의 시작입니다. Claude Code는 명령줄 인터페이스를 통해 코드베이스를 이해하고 수정할 수 있는 … Read more
벡터 데이터베이스의 중요성 현재 AI 기술이 급속도로 발전하면서 비구조화된 데이터를 효율적으로 처리하고 검색할 수 있는 벡터 데이터베이스의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. 특히 ChatGPT와 같은 대화형 AI, 추천 시스템, 이미지 검색, 문서 유사도 분석 등 다양한 분야에서 벡터 임베딩을 활용한 검색이 핵심 기술로 자리잡았습니다. 전통적인 키워드 기반 검색과 달리, 벡터 검색은 의미적 유사성을 바탕으로 동작하기 때문에 … Read more
인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 한국어 자연어 처리(NLP) 분야에서도 다양한 특화 언어모델이 등장하고 있습니다. 특히 공공기관 민원 처리와 같은 실질적 서비스에 적용하기 위해서는 모델의 성능뿐 아니라 안정성, 확장성, 운영 효율성까지 고려해야 합니다. 이번 글에서는 대표적인 한국어 특화 모델인 KoELECTRA(네이버), KoBERT(SKT), KcELECTRA(ETRI)를 중심으로 각각의 특징을 살펴보고, 공공기관 민원 AI 챗봇에 적합한 모델은 무엇인지 분석해 보겠습니다. 한국어 특화 … Read more
서론: RAGFlow를 제대로 이해하기 위한 여정 RAGFlow는 문서 이해 기반의 오픈소스 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 엔진으로, 복잡한 형식의 데이터에서 진실한 질의응답 기능을 제공합니다. 단순히 사용법만 아는 것을 넘어서 RAGFlow의 내부 구조와 데이터베이스 스키마를 이해한다면, 이 강력한 도구를 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 RAGFlow의 핵심인 데이터베이스 스키마, 디렉토리 구조, 그리고 애플리케이션 실행 과정을 상세히 분석해보겠습니다. RAGFlow … Read more
서론: 협업 도구 선택의 중요성 현대 기업 환경에서 효과적인 협업은 경쟁력의 핵심 요소입니다. 특히 원격근무와 하이브리드 업무 환경이 일반화되면서, 팀원들 간의 원활한 소통과 문서화는 더욱 중요해졌습니다. Notion, Mermaid, Draw.io는 각각 다른 특성과 장점을 가진 도구로, 상황에 맞게 적절히 활용하면 팀의 생산성을 극대화할 수 있습니다. Notion: 올인원 워크스페이스의 활용 Notion의 핵심 특징과 장점 Notion은 노트, 데이터베이스, … Read more