오늘도 공부

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 ..

에이전틱 RAG와 로컬 AI: 더욱 강력한 AI 에이전트를 구축하는 방법by n8nRAG란 무엇인가?Retrieval-Augmented Generation (RAG) 는 AI 에이전트가 특정 도메인의 문서를 바탕으로 보다 정확한 응답을 생성할 수 있도록 하는 가장 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. 이를 통해 AI가 단순한 질의응답(Q&A) 시스템이 아니라, 문서 기반 도메인 전문가로 활용될 수 있습니다. 그러나 기존의 RAG는 종종 충분한 성능을 발휘하지 못하는 경우가 많습니다.그래서 최근에는 에이전틱 RAG (Agentic RAG) 라는 개념이 등장하여 보다 강력하고 유연한 RAG 시스템을 구축하는 방법이 연구되고 있습니다.기존 RAG vs. 에이전틱 RAG전통적인 RAG 시스템은 다음과 같은 방식으..

https://www.kaggle.com/whitepaper-agents AgentsAuthors: Julia Wiesinger, Patrick Marlow and Vladimir Vuskovicwww.kaggle.com  구글의 에이전트 백서: AI 에이전트의 개념과 작동 방식 요약에이전트란 무엇인가?최근 구글에서 발표한 에이전트(Agent)에 대한 백서는 AI 기술의 발전에 있어 중요한 개념들을 다루고 있습니다. 기존의 ChatGPT와 같은 모델들은 단순히 질문을 받으면 즉각적인 응답을 제공하는 방식이지만, 에이전트는 자율적(autonomous)이고 독립적(independent) 으로 작동하며 여러 단계를 거쳐 문제를 해결하는 것이 특징입니다.기존 모델과 에이전트의 차이점기존 AI 모델(ChatGPT..

원문 영상https://www.youtube.com/watch?v=1OLrT3dEzhA 아래 내용은 영상을 요약 및 정리한 내용입니다AI 기반 에이전트 디자인 패턴 완전 정복에이전트 디자인 패턴이란?AI와 머신러닝에서 **에이전트 디자인 패턴(Agentic Design Patterns)**은 LLM(Large Language Models)을 더 효율적으로 활용하는 방법을 연구하는 분야입니다. 특히, 에이전트 기반 시스템을 구축할 때 반복적으로 사용되는 패턴을 정리하고, AI가 더욱 정교한 의사 결정을 내릴 수 있도록 설계하는 방식인데요. 이번 블로그에서는 4가지 주요 패턴을 하나씩 알아보며 Python을 이용해 직접 구현하는 방법까지 상세히 설명드리겠습니다.4가지 에이전트 패턴본 강의에서는 다음과 같은 ..