늘 개발에 대한 학습에 목말라 있었음, 2011년도 xml학습으로 매해 꾸준히 히다가 2024년 본격적으로 하기로 마음을 먹음
인공지능 기술이 급격하게 발전하면서 GPT, Claude, LLaMA 등 대규모 언어 모델(LLM)은 이미 우리의 일상과 업무 깊숙이 자리 잡았다. 많은 사람이 LLM이 보여주는 놀라운 답변 능력에 감탄하지만, 정작 이 기술이 내부적으로 어떤 원리에 의해 작동하는지 명확히 이해하는 경우는 드물다. LLM은 단순히 마법처럼 문장을 만들어내는 것이 아니다. 인간이 사용하는 복잡한 언어 체계를 철저하게 수학적 연산과 데이터 흐름으로 … 더 읽기
기업들이 거대언어모델(LLM)을 활용해 사내 문서 기반의 답변을 생성하는 RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 도입하려는 움직임이 분주하다는 것이다. 하지만 개발을 막 시작하려고 하면 쏟아지는 기술 용어의 홍수 속에서 길을 잃기 십상이다. 특히 가장 많이 언급되는 밀버스(Milvus), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex)의 차이와 역할을 명확히 구분하지 못해 아키텍처 설계 단계부터 애를 먹는 경우가 많음의 사례가 관찰된다. 이 세 가지 … 더 읽기
1. AI 에이전트 구스 Goose 내부의 서브 에이전트 Sub-agent 군단 편성 기획 ㄱ. 단선적인 대화를 넘어 가상 소프트웨어 개발팀 빌딩하기 구스 프레임워크가 선사하는 인공지능 엔지니어링의 최고 정점이자 가장 강력한 킬러 콘텐츠는 바로 단 한 명의 비서에게 의존하지 않고, 백그라운드 공간에 독립적인 하위 AI 비서들을 다수 생성하여 부리는 서브 에이전트(Sub-agent) 다중 편성 기능에 존재한다. 단 하나의 … 더 읽기
1. AI 에이전트 구스 Goose 데스크톱 및 CLI 프로그램 설치 프로세스 ㄱ. 가볍고 빠른 Rust 기반 코어로 내 컴퓨터에 1분 만에 설치하기 구스 에이전트를 내 개인 컴퓨터 시스템에 정착시키는 초기 이식 과정은 놀라울 정도로 간결하고 군더더기가 없다. 기존의 무겁고 복잡한 인공지능 프로그램들은 파이썬 환경을 세팅하고 수많은 라이브러리 의존성을 해결하느라 설치 단계부터 사용자를 지치게 만드는 경우가 … 더 읽기
1. AI 에이전트 구스 Goose 활용 시 발생하는 API 비용 폭탄의 완벽한 해결책 ㄱ. 기존 종량제 방식이 초래한 무시무시한 청구서와 실태 과거에 출시되었던 1세대 개발자용 AI 에이전트 프로그램이나 자동 코딩 도구들은 사용자가 입력하고 인공지능이 출력하는 모든 글자 수, 즉 토큰(Token)의 양에 비례하여 요금이 실시간으로 부과되는 API 종량제 방식을 채택하고 있었다. 이러한 구조는 언뜻 합리적으로 보이지만, … 더 읽기
1. 구경꾼 캐릭터에 머물렀던 기존 인공지능의 한계와 실태 우리가 지금까지 일상 업무나 개발 프로세스에서 습관적으로 사용하던 구글의 제미나이(Gemini)나 오픈AI의 챗GPT(ChatGPT), 그리고 앤트로픽의 클로드(Claude) 웹 인터페이스는 아무리 뛰어난 지능을 가졌어도 결국 대화형 챗봇이라는 태생적 한계에 머물러 있다. 사용자가 아무리 복잡한 시스템 아키텍처나 소스코드 구현안을 질문하더라도, 인공지능이 수행하는 행동은 모니터 화면 속 좁은 채팅창 안에 화려하고 정교한 … 더 읽기
1. 엔지니어링 사고 능력이 실력 있는 개발자와 비개발자의 몸값을 결정하는 핵심 이유 IT 업계에서 일하다 보면 누구나 한 번쯤 “개발자라면 당연히 컴퓨터공학적인 설계를 잘하고 효율적인 해결책을 내놓겠지?”라는 환상을 갖게 마련이다. 그러나 현실에서 마주하는 수많은 개발자들의 모습은 천차만별이다. 요구사항을 완벽하게 구현해내는 탑클래스 설계자가 있는 반면, 간단한 변경 사항 조차 적용하지 못해 쩔쩔매는 이들도 수두룩하다. 여기에서 우리는 … 더 읽기
바이브코딩하면서 superbase를 많이 쓰게 되었다.하지만, superbase에 한정되서 작업 진행했기 때문에 AI가 한정된 자원으로 나의 요구사항을 처리하기에는 힘들어했다. 때마침 개발자인 친구가 SQLite를 추천해줘서 SQLite도 대응하면서 AI가 훨씬 풍부한 자원으로 내 요구사항을 처리 해줬다. 그러면서 친구가 미국의회 도서관에서도 SQLite를 사용하고 있다며 링크를 보내주었다.[LINK] 사실, 요구사항을 처리하는 것에 급급해 SQLite가 얼마나 좋은 도구인지 몰랐기에 이번에 한번 학습하면서 정리하고자 … 더 읽기
요즘 트랜드는 또, MD파일을 HTML로 변경해서 보는 사람들이 늘어나고 있다고 한다. [LINK] 이 현상이 자리 잡으면, 깃허브에도 mD 파일이 아닌 HTML 파일로 볼 수 있게 제공하지 않을까? 라는 이야기를 했더니 개발자 친구는 NOPE!이라고 단호하게 이야기 했다. 우리가 매일 사용하는 생성형 AI(클로드, 챗GPT 등)는 놀라운 속도로 방대한 정보를 쏟아냅니다. “이번 프로젝트 기획서 써줘”, “프로그램 개발 계획 … 더 읽기
1. DPO 알고리즘 그 이후, Process Supervision의 시대 RLHF의 기반이 되는 PPO 알고리즘부터 최신 트렌드인 DPO(Direct Preference Optimization) 알고리즘, 그리고 이를 활용한 비개발자의 바이브 코딩 도구와 대규모 서비스 구축 전략까지 섭렵했다. 특히 1편에서 다루었던 DPO 알고리즘은 AI 모델 학습의 효율성을 비약적으로 높여, 우리가 쓰는 도구들이 더 빠르게 인간의 의도를 파악하도록 만들었다. 그렇다면 AI 기술은 여기서 … 더 읽기
