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갑자기 직장을 잃게 되면 앞으로의 생활비가 막막하게 느껴지시죠? 다행히 우리나라에는 실업급여라는 든든한 사회안전망이 있습니다. 2025년과 2026년에는 최저임금 인상으로 실업급여 금액도 올라가는데요, 특히 2026년에는 하한액이 상한액을 넘어서는 역사적인 변화가 예정되어 있습니다. 오늘은 실업급여를 받을 수 있는 자격 조건부터 실제 받게 되는 금액, 신청 방법과 꼭 알아야 할 주의사항까지 완벽하게 정리해드리겠습니다. 핵심 요약: 꼭 알아야 할 3가지 … Read more
핵심 먼저 확인하세요 2026년 기초연금이 월 34만 9,360원으로 확정됩니다. 올해보다 6,850원 오른 금액인데요. 인상률로 따지면 2% 수준입니다. 만 65세 이상이면서 소득 하위 70%에 해당하는 분들이 받을 수 있고, 단독 가구 기준으로 매달 이 금액이 통장에 입금됩니다. 다만 여기서 주의할 점이 있습니다. 국민연금을 이미 받고 계신 분들은 받는 금액에 따라 기초연금이 깎일 수 있습니다. 국민연금 월 … Read more
핵심 요약 지금 전세를 알아보고 계신 분들께 가장 중요한 내용만 먼저 말씀드리겠습니다. 현재 2025년 하반기 전세대출은 보증비율이 80%로 줄었고, DSR 규제까지 강화되면서 과거보다 훨씬 까다로워진 상태입니다. 금리는 연 2.8%에서 3.5% 수준이고, 수도권 기준 최대 5억 원까지 대출이 가능하지만 실제로는 보증금의 80% 이내에서만 대출을 받을 수 있어서 자기자금을 더 많이 준비해야 합니다. 2026년으로 넘어가면 상황이 더 … Read more
핵심 요약 2025년 10월, 삼성전자 주가가 사상 처음으로 10만원을 돌파하면서 국내 증시가 들썩이고 있습니다. SK하이닉스도 50만원을 넘나들며 강세를 이어가고 있죠. 두 회사의 주가 상승 배경에는 AI 반도체 핵심 부품인 HBM 수요 폭증이 자리하고 있어요. 삼성전자는 3분기 영업이익 12조원을 기록하며 시장 예상치를 크게 상회했고, SK하이닉스는 HBM 시장 점유율 1위를 지키며 2025년 영업이익 36조원 돌파가 예상됩니다. 증권가에서는 … Read more
빠르게 알아보는 핵심 요약 요즘 기업들마다 AI 에이전트 도입이 화두인데요. 막상 개발하려면 몇 달이 걸리고 보안 문제는 또 어떻게 해결하나 고민이 많으셨을 겁니다. Lyzr는 이런 고민을 한 번에 해결해주는 풀스택 AI 에이전트 플랫폼입니다. 사전 제작된 수백 개의 블루프린트로 개발 시간을 70%나 단축할 수 있고, 엔터프라이즈급 보안 기능까지 기본으로 탑재되어 있어요. 개발자든 비즈니스 담당자든 누구나 쉽게 … Read more
핵심 요약 2025년 현재 AI 엔지니어가 가장 빠르게 성장하는 직업 1위로 선정되었고, AI 컨설턴트와 데이터 엔지니어가 그 뒤를 바짝 따르고 있습니다. 전 세계 기업의 3분의 2가 AI 관련 기술을 보유한 인재를 채용할 예정이며, 2030년까지 약 1억 7천만 개의 새로운 일자리가 창출될 전망입니다. 하지만 단순 반복 업무는 빠르게 자동화되고 있어서 AI를 활용할 줄 아는 능력이 필수가 … Read more
PostgreSQL에서 벡터 데이터베이스를 구축하려는 개발자들에게 희소식입니다. Langchain-postgres 0.0.16 버전이 나오면서 임베딩 저장과 검색이 훨씬 간편해졌습니다. 특히 기존 PGVector에서 PGVectorStore로 업그레이드되면서 성능과 관리 편의성이 크게 개선되었는데요, 오늘은 이 최신 모듈을 활용해서 실제로 어떻게 임베딩을 저장하고 검색하는지 핵심 기능을 중심으로 알아보겠습니다. 핵심 요약 Langchain-postgres 0.0.16은 PostgreSQL 기반 벡터 데이터베이스를 쉽게 구축할 수 있게 해주는 최신 패키지입니다. PGVectorStore를 … Read more
핵심 요약 최근 AI 에이전트 개발 시장에서 노코드 플랫폼이 급부상하고 있습니다. 개발자가 아니어도 드래그 앤 드롭만으로 복잡한 멀티에이전트 시스템을 구축할 수 있게 되면서, 기업들의 AI 도입 장벽이 크게 낮아지고 있습니다. 이 글에서는 노코드 에이전트 플랫폼이 어떻게 실제 코드와 연결되는지, 요약·RAG·라우팅·검증 에이전트를 어떻게 조합하는지, 그리고 LangGraph 기반의 플로우 설계 핵심을 실무 관점에서 풀어드립니다. “코딩 없이 AI … Read more
핵심 요약 기업 환경에서 RAG 시스템을 구축할 때 가장 큰 난관은 수많은 문서 중에서 정확한 정보를 빠르게 찾아내는 것입니다. 특히 10페이지짜리 간단한 보고서부터 1000페이지가 넘는 기술 매뉴얼까지 다양한 분량의 문서가 섞여 있다면 검색 정확도는 더욱 떨어지게 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 사전에 문서를 체계적으로 요약하고, 이를 쿼리 라우팅에 활용하는 Agentic RAG 접근법이 주목받고 있습니다. 문서 … Read more
핵심 요약 생성형 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 제대로 구축하려면 단순히 검색과 생성을 연결하는 것만으로는 부족합니다. NLP 기술을 활용한 정교한 문서 처리와 에이전트 전략을 통한 지능적인 정보 활용이 필수입니다. 최신 RAG 시스템은 쿼리 재작성, 하이브리드 검색, 컨텍스트 압축, 멀티 에이전트 협업 등을 통해 답변 품질을 극적으로 향상시키고 있습니다. 요즘 AI 챗봇이나 검색 시스템을 만들다 보면 RAG라는 단어를 빼놓을 … Read more