올해는 머신러닝이다.

📰 오늘의 Flutter 뉴스 (2025년 3월 21일)📦 오프라인 환경에서 SVG 렌더링 문제 발생Flutter 웹앱에서 오프라인 시 SVG 이미지가 제대로 표시되지 않는 이슈cached_network_image는 웹 지원이 없어 사용 불가해결책으로 로컬 자산으로 SVG를 변환하거나 flutter_svg + 자산 등록 방식 고려 중🔗 게시물 링크🐍 Python으로 Flutter 앱 개발? Flet 프레임워크 소개Flutter UI를 Python으로 작성할 수 있는 오픈소스 툴 ‘Flet’Flutter를 Python처럼 작성 가능해 백엔드 개발자에게 인기공식 웹사이트에서 확인 가능🔗 게시물 링크🔧 Flutter용 Devcontainer 공개VSCode + Docker 환경에서 Android용 ..

---2007년 이후 18년 만에 국민연금 개혁이 이뤄졌다. 이번 개혁안은 "더 내고 더 받는" 방향으로 최종 확정되었으며, 보험료율과 소득대체율이 동시에 인상된다. 이러한 변화가 국민들에게 미치는 영향과 구체적인 개혁 내용을 살펴보자.---1. 연금개혁 주요 내용(1) 보험료율과 소득대체율 조정보험료율: 현재 9%에서 13%로 단계적 인상 (2026년부터 0.5%p씩 8년간 증가)소득대체율: 현재 40%에서 43%로 즉시 인상출산 크레딧: 첫째아이도 12개월 적용, 50개월 상한 폐지군 복무 크레딧: 기존 6개월에서 최대 12개월까지 확대지역가입자 납부 지원: 일정 소득 이하 가입자에게 보험료 지원 확대(2) 연금 기금의 지속 가능성 강화보험료율 13%, 소득대체율 43% 기준으로 연금 기금은 기존 예..

DeepSeek(딥싱크)를 로컬에서 실행하고 파인튜닝하는 전체 프로세스DeepSeek(딥싱크)과 같은 오픈소스 LLM을 로컬에서 돌리고 파인튜닝하는 과정은 크게 다섯 단계로 나눌 수 있습니다.🔹 1. DeepSeek 모델 다운로드 및 로컬 실행DeepSeek 모델을 로컬에서 실행하려면, 먼저 Hugging Face에서 모델을 다운로드한 후, GPU에서 실행할 수 있도록 환경을 설정해야 합니다.✅ 필수 환경GPU 필수: 최소 24GB VRAM (DeepSeek-7B), 80GB 이상 추천 (DeepSeek-67B)CUDA 11.8+ 또는 ROCm (AMD GPU용)Python 3.8+PyTorch 2.0+Transformers 라이브러리✅ DeepSeek 모델 다운로드pip install torch tr..

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구현을 시작하는 데 꼭 기초 수학 지식이 필요한가?결론:👉 기본적인 이해 없이도 RAG를 구현할 수 있지만, 깊이 있는 튜닝과 최적화를 위해선 수학적 기초가 필요합니다.RAG 시스템을 만들기 위해 필수적으로 필요한 것은:LLM(Language Model, 예: GPT, Llama, Claude 등) 사용법벡터 데이터베이스(Vector Database, 예: FAISS, Pinecone, Chroma 등)텍스트 임베딩(Embedding) 개념과 활용프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 및 LLM API 활용LangChain과 같은 프레임워크 사용이 요소들은 수학적 이론 없이도 API와 라이브러리를 활용해서 구현할 수 있습니..

이제 AI 개발자로 전환하기 위한 맞춤형 로드맵을 구성하겠습니다. 다음을 포함할 예정입니다:기초 수학 및 통계 개념 (필수적인 내용만 최소한으로 정리)머신러닝과 딥러닝 기초 및 실습 (RAG 및 파인튜닝을 위한 기본 모델 이해)자연어처리(NLP)와 최신 트렌드 (Transformer, LLM, 벡터DB 등)RAG와 파인튜닝 실무 적용 방법 (데이터 준비, 모델 선택, 벡터 DB 활용, Fine-tuning 기법 등)MLOps 및 배포 전략 (모델 운영 및 최적화, 클라우드 활용 방안)로드맵을 정리하여 공유드리겠습니다!경력 개발자를 위한 AI 학습 로드맵경력이 풍부한 웹/모바일 개발자가 AI 엔지니어링 분야로 전환할 때, 기존 경험을 살리면서 새로운 지식을 효율적으로 습득하는 것이 중요합니다. 아래 로드맵..

📢 오늘의 Flutter 뉴스 1️⃣ 유럽에서 Flutter 개발자 구하기 어려운 현실Flutter 개발자로 5년간 일한 개발자가 유럽에서 취업이 어려운 상황을 공유했습니다. React 기반의 프로젝트가 많아 Flutter 개발 기회가 적다는 점을 지적했습니다.🔗 기사 보기2️⃣ Flutter 인턴 모집 – 인도 방갈로르인도 방갈로르 HSR Layout에서 Flutter 인턴을 모집 중입니다. 급여는 25~50K INR입니다.🔗 채용 정보 확인3️⃣ Flutter UI 디자인 - 크기 및 스타일 가이드가 필요하세요?코딩 경험은 있지만 UI 디자인이 익숙하지 않은 개발자가 Flutter에서 위젯 크기와 스타일을 결정하는 방법을 묻고 있습니다.🔗 토론 참여하기4️⃣ Flutter 앱 출시 후 이미지 ..

🔥 오늘의 AI 뉴스 (2025년 3월 19일) 🔥1️⃣ Gemini, 새로운 코딩 및 글쓰기 도구와 AI 생성 팟캐스트 출시구글의 AI 모델 Gemini가 코딩과 글쓰기를 돕는 새 기능을 추가했습니다. 또한, AI가 자동으로 팟캐스트를 생성하는 기능도 포함되었습니다.🔗 기사 보기2️⃣ 도로 위를 행진하는 Unitree 로봇들Unitree의 4족 로봇들이 거리를 행진하는 영상이 공개되었습니다. SF 영화 속 장면 같은 현실에 대한 관심이 쏠리고 있습니다.🔗 영상 보기3️⃣ 대규모 AI 모델, 불확실한 상황에서의 추론 능력 부족최신 연구에 따르면, GPT-4V 같은 다중 모달 AI 모델이 시각적 불확실성이 포함된 문제에서 성능이 크게 저하된다고 합니다.🔗 연구 내용 보기4️⃣ 아마존, DeepSe..

🚀 오늘의 Flutter 뉴스 (2025년 3월 19일)📌 1. Google 코드 어시스트, 왜 Dart와 Flutter를 지원하지 않을까?Google이 자체 코드 어시스트 도구에서 Dart와 Flutter를 지원하지 않는 문제에 대한 불만이 제기되었습니다. 많은 개발자들이 Google I/O에서 관련 발표가 있을지 기대하고 있습니다.👉 관련 글🎞️ 2. 배경 애니메이션 성능 비교: Lottie vs MP4Flutter 앱에서 6개의 배경 영상을 실행할 때 MP4(250KB)와 최적화된 Lottie(550KB) 중 어떤 것이 성능이 더 좋은지에 대한 논의가 진행 중입니다. MP4는 하드웨어 가속을 활용할 수 있는 반면, Lottie는 가벼운 JSON 기반 애니메이션으로 CPU 부담을 줄일 수 있어..

Flutter에서 cached_network_image 패키지를 사용할 때 이미지의 **만료 기간(Cache Expiration)**을 설정하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 주요 방법은 다음과 같습니다.1. CacheManager를 직접 사용하여 만료 기간 설정기본적으로 cached_network_image는 내부적으로 flutter_cache_manager를 사용합니다. 따라서 CacheManager를 커스텀하여 만료 기간을 설정할 수 있습니다.✅ Custom CacheManager 만들기import 'package:flutter_cache_manager/flutter_cache_manager.dart';class CustomCacheManager extends CacheManager { stati..

Python 프로젝트에서 소스 코드에서 사용된 패키지를 자동으로 requirements.txt에 추가하는 방법은 다음과 같습니다.1. pipreqs 사용하기 (추천)소스 코드에서 import된 패키지를 분석하여 requirements.txt를 자동 생성할 수 있습니다.설치pip install pipreqs사용법pipreqs /path/to/your/project --force--force: 기존 requirements.txt가 있으면 덮어씁니다.예를 들어 현재 프로젝트 폴더에서 실행하려면:pipreqs . --force이 명령어를 실행하면 requirements.txt가 생성됩니다.2. pip freeze 사용하기프로젝트에 설치된 모든 패키지를 requirements.txt로 저장하는 방법입니다.사용법p..

원문 : https://blog.sshh.io/p/how-cursor-ai-ide-works How Cursor (AI IDE) WorksTurning LLMs into coding experts and how to take advantage them.blog.sshh.ioCursor (AI IDE)의 작동 방식 이해하기AI 기반 코딩 도구인 Cursor, Windsurf, Copilot 등의 내부 작동 방식을 이해하면, 보다 일관되고 효율적인 코딩 환경을 구축할 수 있습니다. 특히 복잡한 코드베이스에서 AI IDE를 효과적으로 활용하려면, 이 도구들을 단순한 자동 완성 기능이 아닌, 특정 제약과 작동 원리를 갖춘 시스템으로 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 원리를 숙지하면 AI IDE를 마치 '치트 코..

📢 오늘의 Flutter 뉴스 (2025년 3월 18일) by Reddit 1️⃣ Isar, Hive보다 덜 유명한 이유는?Flutter의 로컬 데이터베이스 옵션을 탐색하던 개발자가 Isar를 발견했지만, Hive만큼 인기가 없는 이유를 궁금해하고 있습니다. Isar는 Hive 제작자가 만든 강력한 NoSQL 데이터베이스이지만, 상대적으로 덜 채택된 이유에 대한 토론이 진행 중입니다. 게시글 보기2️⃣ Flutter 프로젝트에서 Flavors가 왜 잘 안 다뤄질까?웹 개발자 출신의 Flutter 학습자가 배포 환경을 나누는 방법(개발/프로덕션)에 대해 고민하고 있습니다. Flavors라는 개념이 있지만, 대부분의 튜토리얼에서 다루지 않는 이유가 무엇일까요? 토론 참여3️⃣ Flutter 커뮤니티, AI..

Flutter의 IntrinsicWidth 위젯 이해 및 사용법Flutter에서는 다양한 레이아웃 위젯을 제공하여 UI 요소를 원하는 방식으로 배치할 수 있습니다. 그중에서 IntrinsicWidth 위젯은 자식 위젯들의 너비를 최적화하는 데 도움을 주는 중요한 도구입니다.1. IntrinsicWidth란?IntrinsicWidth 위젯은 자식 위젯의 최소 및 최대 고유 너비(본질적인 너비, Intrinsic Width)를 계산한 후, 가장 적절한 너비를 적용하는 역할을 합니다. 이를 통해 가변적인 크기의 위젯을 균형 있게 정렬할 수 있습니다.일반적으로 Column 또는 Row 안에서 위젯들이 각기 다른 크기로 배치될 때, 가장 넓은 위젯의 크기에 맞춰 정렬하고 싶다면 IntrinsicWidth를 사용하..

직접 GeoIP 서비스를 만드는 방법을 안내드리겠습니다.기본적으로 http://ip-api.com/json과 같은 GeoIP API 서비스는 이미 구축된 대형 IP 데이터베이스를 통해 IP 주소를 국가, 지역, 도시, 타임존으로 변환하는 작업을 수행합니다.직접 구현하려면, 공개된 GeoIP 데이터베이스를 다운받아 서버에서 직접 처리하는 방식이 필요합니다. 가장 널리 사용되는 무료 GeoIP 데이터베이스는 MaxMind GeoLite2입니다.✅ [직접 GeoIP 서비스 구축 방법]다음 절차로 진행합니다:1단계 - MaxMind에서 GeoIP 데이터베이스 다운로드하기MaxMind GeoLite2 무료 데이터베이스 다운로드 링크회원가입 및 로그인 후 GeoLite2 City 버전을 다운로드합니다..mmdb 파..

https://www.youtube.com/watch?v=35nxORG1mtg&list=WL위 영상을 요약한 내용입니다. OpenAI의 새로운 Agents SDK 살펴보기최근 OpenAI에서 새로운 Agents SDK를 출시했습니다. 이 SDK는 기존의 Swarm 라이브러리를 기반으로 한 생산 환경용 업그레이드 버전으로, LangChain이나 Pydantic AI와 같은 다른 에이전트 프레임워크와 유사한 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 Agents SDK의 주요 기능을 소개하고, 간단한 코드 예제를 통해 이를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.Agents SDK의 주요 기능OpenAI의 Agents SDK는 여러 기능을 포함하고 있으며, 그중에서도 다음과 같은 기능들이 핵심입니다:Agent Loo..

이더리움에서 지갑 주소와 Public Key(공개키) 는 서로 연관되어 있지만, 명확히 다른 개념입니다. 다음과 같이 차이를 쉽게 설명드리겠습니다.1. Public Key(공개키)란?개념공개키는 개인키(Private Key)에서 생성되는 긴 문자열입니다. 이더리움에서 공개키는 개인키를 타인에게 노출하지 않고, 본인이 특정 트랜잭션이나 서명 등의 소유권을 증명할 때 사용됩니다.특징개인키(Private Key)를 이용해 수학적으로 생성됩니다.개인키는 공개키를 통해 역으로 추적될 수 없습니다. 즉, 공개키를 아는 사람이 개인키를 알아내는 것은 수학적으로 불가능합니다.공개키는 이더리움 내부적으로 서명 검증 시 사용되며, 일반 사용자들이 직접 보는 일은 거의 없습니다.형태 예시 (64바이트, 128글자 Hex)0..

https://www.youtube.com/watch?v=mZaQc2GDt8Q아래 내용은 위 영상을 요약한 내용입니다.  AI 기반 에이전트 프레임워크: 효과적인 워크플로우 패턴 분석최근 엔트로픽(Anthropic)에서 "Building Effective Agents"라는 흥미로운 기사를 발표했습니다. 이 기사에서는 다양한 산업 분야에서 AI 기반 에이전트 프레임워크를 구축한 경험과 인사이트를 공유했는데요. 1년 이상의 실전 경험을 바탕으로 효과적인 에이전트 시스템을 정리한 만큼, 매우 가치 있는 정보들이 포함되어 있었습니다.이러한 개념을 제대로 이해하기 위해 저는 직접 기사에서 소개된 워크플로우 블루프린트를 활용하여 n8n에서 실습해 보았습니다. 이번 글에서는 각 워크플로우를 단계별로 살펴보며, 효과적..

왜 MCP가 AI 통합의 미래인가?인공지능(AI)은 자동화, 의사 결정 개선, 생산성 향상 등을 통해 다양한 산업을 혁신하고 있습니다. 그러나 AI 기반 에이전트를 다양한 API 및 플랫폼과 통합하는 것은 항상 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업이었습니다. 이러한 문제를 해결하는 것이 바로 **모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)**입니다.기존 API 통합의 문제점MCP 이전에는 Slack, Gmail 또는 맞춤형 데이터베이스와 같은 API와 AI 에이전트를 통합하려면 수작업으로 구축해야 했습니다. 이 과정에는 다음이 포함됩니다:각 API의 문서를 이해하는 과정에이전트의 API 접근 권한을 제한하는 작업 (예: 이메일을 생성할 수는 있지만 삭제는 할 수 없도록 제한)API 호출을 올바르게 형식화하는 작업보안 ..

https://youtu.be/wado2Zz2kjY?si=FvgAlIsQC4ScV3Wb위 영상을 요약한 내용입니다. (위 영상 시청하시는걸 추천드립니다)영상 데이터 전처리란 무엇인가?지난 시간에는 영상 데이터가 무엇인지, 그리고 정답지가 얼마나 중요한지에 대해 알아보았습니다. 이제 본격적으로 영상 데이터 전처리에 대해 배워볼까요?영상 처리(Image Processing)란?영상 처리란, 인공지능이 등장하기 이전부터 사용되던 개념으로, 영상에서 노이즈(잡음)를 제거하고, 분석에 적합한 형태로 데이터를 변환하는 과정을 의미합니다. 예를 들면, 잘못 촬영된 영상의 색감을 조정하거나, 특정 영역을 강조하는 등의 작업이 포함됩니다.우리가 일상적으로 사용하는 "방수 처리", "코팅 처리"와 같은 표현처럼, 영상도 ..

Mcp Server를 이용해서 Figma에 있는 디자인을 커서로 그대로 Flutter 코드로 가져오는 방법을 공유 할려고 합니다. (클론 가능)준비물NodeFigmacursor🚀 MCP(Model Context Protocol)란?MCP는 애플리케이션이 LLM(대형 언어 모델)과 맥락(Context)을 주고받는 방식을 표준화하는 프로토콜이에요. 쉽게 말해, LLM이 원하는 결과를 제대로 생성하도록 정확한 정보(맥락)를 전달하는 기술입니다.💡 비유하자면, MCP는 USB-C와 같아요.하나의 표준 인터페이스로 다양한 기기(LLM)와 연결할 수 있죠.Figma 디자인을 Flutter 코드로 변환하려면, 올바른 맥락을 LLM에 제공해야 해요. 그렇지 않으면 결과물이 완전 엉망이 되거나, 원하는 수준에 도달하..

중국, 세계 최초 완전 자율 AI 에이전트 '매니스' 공개 – AI 패권 경쟁 본격화?최근 AI 업계에서 큰 주목을 받고 있는 '매니스(Manis)'라는 인공지능 에이전트가 등장했습니다. 이는 중국에서 개발한 세계 최초의 완전 자율형 AI 에이전트로, 기존의 챗봇이나 자동화된 워크플로우를 넘어 인간과 같은 작업 수행 능력을 보여주고 있습니다. AI 패권 경쟁에서 미국이 선도하고 있지만, 중국 역시 이에 맞서 획기적인 기술을 선보이며 치열한 경쟁을 벌이고 있는 상황입니다.'매니스(Manis)'란 무엇인가?'매니스'는 단순한 챗봇이 아니라, 다양한 작업을 완전 자동으로 수행하는 AI 에이전트입니다. 기존 AI 모델들은 주로 정보를 제공하거나 간단한 명령을 수행하는 수준에 그쳤지만, 매니스는 개념과 실행을 연..

https://www.youtube.com/watch?v=hFURlsMwU7c&list=WL&index=1&t=5s 아래는 원문 영상을 토대로 요약한 내용입니다. 영상을 시청하시는걸 추천합니다. 오픈소스 AI 혁명: 자유로운 AI 개발을 위한 필수 기술 스택AI 개발이 더 이상 독점 기술로 가로막히던 시대는 끝났어요. 오픈소스 AI가 폭발적으로 성장하면서, 누구나 자유롭게 실험하고 맞춤형 AI 프로젝트를 구축할 수 있는 환경이 열렸죠. 특히, 비용 부담 없이 최신 기술을 활용할 수 있다는 점이 매력적인데요. 그렇다면 실제로 오픈소스 AI 스택은 어떤 모습일까요? 프런트엔드부터 데이터 레이어, 백엔드까지 하나씩 살펴보겠습니다.🚀 프런트엔드: AI 애플리케이션의 관문AI 애플리케이션의 인터페이스는 사용자의..

https://www.youtube.com/watch?v=edsshVochqM&list=WL아래 내용은 원문 영상을 보고 요약한 내용입니다. (영상을 보시는 걸 추천드립니다)랭그랩(LangGraph) 기반 AI 에이전트 시스템 구축하기1. 기존 랭 체인의 한계기존 랭 체인(LangChain)은 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 데 유용하지만 몇 가지 한계를 가지고 있습니다.1.1. 프로덕션 환경에서의 어려움고객 요구사항 증가에 따른 데이터 통합 및 유지보수의 어려움새로운 AI 모델 실험 및 파이프라인 변경 시 높은 의존성 문제1.2. 리니어 스트럭처드 레그의 한계기존 방식은 모든 프로세스를 순차적으로 실행해야 하며, 특정 단계에서 오류가 발생하면 전체 흐름이 영향을 받음검색 후 생성 단계로 바로 이어지기..

Vite vs Next.js 비교 및 장단점 분석Vite와 Next.js는 모두 프론트엔드 개발을 위한 인기 있는 도구지만, 목적과 기능이 다릅니다.Vite: 빠른 개발 환경과 빌드 속도를 제공하는 프레임워크 불문 번들러이자 빌드 툴.Next.js: React 기반의 풀스택 프레임워크로, 서버사이드 렌더링(SSR)과 정적 사이트 생성(SSG)을 지원.아래에서 두 도구를 상세 비교하고, 각각의 장점과 단점을 분석하겠습니다.1. 기본 개념 비교비교 항목 Vite Next.js주요 목적프론트엔드 개발 환경 및 번들링 최적화React 기반의 풀스택 웹 프레임워크지원 프레임워크Vue, React, Svelte 등 다수React 전용렌더링 방식클라이언트 사이드 렌더링(CSR) 기본SSR, SSG, ISR, CSR ..

원문 영상https://www.youtube.com/watch?v=3wk45Ow3m3M&list=PLeP_2-Xa7OBIdGlagL8n6IohwQXVISPFl&index=7아래 내용은 위 영상을 요약한 내용입니다.2025년, AI 에이전트의 해 – 파이썬과 OpenAI API로 AI 워크플로우 구현하기1. AI 에이전트 시대의 도래2025년은 AI 에이전트의 해라고 할 만큼, 많은 기업과 개인이 AI 자동화 시스템을 활용하여 업무 효율을 극대화하는 방법을 고민하고 있습니다. 코드 없이 AI 에이전트를 구축할 수 있는 로우코드 툴(예: Make, M8n)이 등장했고, 파이썬 기반 AI 워크플로우 프레임워크도 계속해서 발전하고 있습니다.하지만, 추상화된 레이어가 추가된 AI 툴은 내부 동작을 이해하기 어렵고..

Python을 활용한 AI 기반 주식 연구 에이전트 개발1. AI 에이전트로 주식 연구 자동화하기주식 투자에서 리스크를 최소화하고 수익을 극대화하려면 끊임없는 시장 조사, 기술적 분석, 최신 뉴스 확인, 재무제표 분석이 필요합니다. 하지만 이러한 작업은 상당한 시간과 노력이 요구됩니다.이번 튜토리얼에서는 Python과 Pydantic AI를 활용하여 주식 연구를 자동화하는 AI 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 이 AI 에이전트는 시장 조사, 기술적 분석, 주식 추천을 수행하여 더 나은 투자 결정을 돕습니다. 초보자도 쉽게 따라 할 수 있으며, Python 기본 지식과 OpenAI, Gemini 또는 Anthropic API 액세스만 있으면 됩니다.이번 예제에서는 OpenAI의 GPT-40 Mini..

원문 영상https://www.youtube.com/watch?v=O93x9JvDQd0&list=PLeP_2-Xa7OBIdGlagL8n6IohwQXVISPFl&index=3 아래 내용은 위 영상에 대한 내용 요약입니다.그래프 RAG를 위한 Text-to-Cypher 에이전트 구현하기1. 그래프 RAG란?그래프 RAG는 **네오4j(Graph Database)**를 활용하여 사용자 질문과 관련된 데이터를 조회하고, 이를 기반으로 답변을 생성하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식입니다. 기존에 생성형 AI 패키지를 사용해 그래프 RAG를 구현한 적이 있지만, 이번에는 처음부터 직접 구축해보려 합니다.2. Text-to-Cypher 에이전트 개념Text-to-Cypher 에..

원본 영상https://www.youtube.com/watch?v=ibzSgp8B2Hw&list=WL&index=1 내용 요약먼저, AI SaaS 스타트업 아이디어를 찾는 방법에 대해 이야기하려고 해요. 성공적인 AI SaaS 비즈니스는 기업 가치를 창출하고, 안정적인 현금 흐름을 만들어내며, 월 1만~7만 달러 이상의 수익을 창출할 가능성이 있어요. 오늘은 이런 숨겨진 기회를 찾을 수 있는 실용적인 프레임워크를 공유해 보려고 해요.AI SaaS 스타트업 아이디어를 찾는 핵심 전략현재 SaaS 시장은 변화하고 있어요. 새로운 기회가 많아지고 있으며, AI와 SaaS를 결합해 강력한 비즈니스를 구축할 수 있는 가능성이 열려 있죠. 하지만, 어떻게 좋은 아이디어를 찾을 수 있을까요? 오늘 공유할 프레임워크는..

강력한 AI 애플리케이션을 구축하려면?LangChain, LangGraph, LangFlow, LangSmith 비교 분석AI 애플리케이션을 개발하는 과정에서 다양한 도구와 프레임워크를 접하게 되는데요. 특히, LangChain, LangGraph, LangFlow, LangSmith 같은 도구들은 LLM(대형 언어 모델)을 활용한 개발을 더욱 쉽게 만들어줍니다. 하지만 각각의 기능과 차이점이 무엇인지 궁금하신 분들도 많을 텐데요. 이번 글에서는 이 네 가지 도구의 특징과 활용법을 예제와 함께 비교해 보겠습니다.1. LangChain: LLM 애플리케이션을 쉽고 체계적으로 구축하기LangChain은 오픈 소스 프레임워크로, LLM을 활용한 애플리케이션을 보다 체계적으로 구성할 수 있도록 도와줍니다. 예를..

로그(logging)는 개발과 운영에서 매우 중요한 요소야. 로그를 잘 남기면 디버깅, 문제 해결, 성능 분석, 보안 감사 등에 큰 도움이 돼. 여기서는 효율적으로 로그를 남기는 방법을 정리해볼게.🔹 1. 로그의 목적을 명확히 하자로그는 단순한 출력이 아니라 분석과 문제 해결을 위한 기록이야. 따라서 로그를 남길 때는 다음을 고려해야 해.디버깅을 위한 로그: 개발 중 코드의 흐름을 확인하는 용도운영 로그: 실제 서비스에서 발생하는 오류, 사용자 활동 기록보안 로그: 권한 변경, 로그인 시도, 데이터 접근 기록 등목적에 맞게 로그 레벨을 적절히 사용해야 해.🔹 2. 로그 레벨(Level)을 올바르게 사용하자로그 레벨을 잘 구분해야 로그 관리가 쉬워져.레벨 설명 사용 예시DEBUG상세한 디버깅 정보변수 ..