AI

MCP(Model Control Protocol) 서버는 AI 모델과 외부 시스템 사이의 통신을 가능하게 해주는 프로토콜이다. 이를 통해 AI 모델이 다양한 외부 도구나 서비스에 접근할 수 있게 해준다. 특히 Claude와 같은 LLM(Large Language Mod

2023년 ChatGPT의 등장 이후 생성형 AI가 급속히 확산되면서, 기업들은 자사의 데이터를 활용한 AI 서비스 구축에 관심을 보이고 있습니다. 이러한 변화의 중심에 벡터 데이터베이스가 있습니다. 전통적인 SQL 데이터베이스가 구조화된 데이터를 다루는 반면, 벡터

RAG는 대규모 언어 모델의 한계를 보완하기 위해 등장한 기술입니다. 기존 LLM은 학습 데이터에만 의존하여 답변을 생성하기 때문에, 최신 정보 부족, 도메인 특화 지식 부족, 환각(hallucination) 문제 등이 발생합니다. RAG는 이를 해결하기 위해 외부 지

GraphQL은 API를 위한 쿼리 언어이자 런타임으로, Facebook에서 2012년에 개발하고 2015년에 오픈소스로 공개했습니다. REST API의 한계를 극복하기 위해 만들어졌으며, 클라이언트가 필요한 데이터만 정확히 요청할 수 있게 해줍니다.REST API는

임베딩은 단어, 문장, 이미지 등의 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 변환하는 기술입니다. 쉽게 말해, 의미가 있는 데이터를 다차원 공간의 좌표로 표현하는 것입니다.예를 들어, "사과"라는 단어를 \[0.2, -0.1, 0.8, 0.3, ...] 같은 숫자

FAISS는 Meta(구 Facebook)에서 개발한 고성능 벡터 유사도 검색 라이브러리입니다. 수십억 개의 고차원 벡터에서 빠른 근사 최근접 이웃(Approximate Nearest Neighbor, ANN) 검색을 가능하게 합니다.대규모 데이터 처리: 수십억 개의

LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 오픈소스 프레임워크입니다. 2022년 Harrison Chase에 의해 개발되어, LLM의 강력한 능력을 실제 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 돕는 추상화 계층을 제공합니다.모듈화: 각

LangChain은 대화형 AI 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크입니다. 복잡한 AI 워크플로우를 간단하고 모듈화된 방식으로 구축할 수 있게 해주는 혁신적인 도구입니다.체인 구조: 여러 작업을 연결하여 복잡한 워크플로우 구성컴포넌트 기반: 재사용 가능한 모듈로

🤖 이 글은 Claude Desktop과 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 AI가 자동으로 작성한 글입니다!MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터 소스와 도구에 안전하게 연결할 수 있게 해주는 개방형 표

OpenAI Agents SDK는 멀티 에이전트 워크플로우를 구축하기 위한 가볍지만 강력한 프레임워크입니다. 이는 제공자에 구애받지 않으며, OpenAI Responses와 Chat Completions API는 물론 100개 이상의 다른 LLM을 지원합니다.에이전트

Pinecone은 클라우드 네이티브 벡터 데이터베이스로, 대규모 벡터 데이터의 저장, 검색, 분석에 특화된 완전 관리형 서비스입니다. 특히 검색 강화 생성(RAG), 추천 시스템, 시맨틱 검색 등의 AI 애플리케이션 구축에 최적화되어 있습니다.고차원 벡터 처리: 수천

이 가이드는 최신 OpenAI Python SDK (v1.68.0)를 기반으로 GPT-4o의 멀티모달 기능을 활용하는 방법을 설명합니다. 텍스트, 이미지, 스트리밍, 구조화된 출력 등 다양한 기능을 포괄합니다.이 가이드는 최신 OpenAI Python SDK의 핵심 기