이번 글에서는 MCP 기반으로 회의 내용을 요약하고 그것을 Notion에 기록하는 것을 다루어 보려고 한다.MCP (Model Context Protocol) 는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다.예를 들어 사용자가 “이

개발 중인 서비스에서는 WebRTC 기반의 영상 통화 기능을 제공하고 있으며, 통화 중 다음과 같은 기능이 필요했습니다: • 오디오 디바이스(Bluetooth, 유선, 스피커) 간 자동 전환 및 수동 제어 • 화면 꺼짐 방지초기에는 react-native-incall-

“Serverless로 GatherTown 스타일 Small Village 구현 Part 3: Tilemap 활용해 배경 제작하는 방법과 구현 과정 상세 가이드!”

“Serverless로 GatherTown 스타일 Small Village 구현 Part 2: Supabase로 캐릭터 이동 및 실시간 동기화 구현 방법 자세히 설명.”

“Serverless로 GatherTown 스타일 Small Village 구현: Supabase 활용해 실시간 캐릭터 이동, 동기화 방법 소개 (Part 1). 개발자 필독 가이드!”

WebRTC로 뭔가를 하다보면 테스트를 위해서 signaling(TCP)은 그대로 두고 media(UDP)만 막아야 하는 경우가 왕왕 생깁니다. 네트워크가 좋지 않아 음성/영상 패킷을 주고 받지 못하는 상황을 만들어야 할때 MacOS는 pfctl 으로 가능합니다.먼저,

이전 포스팅들에서는 기본적인 chatbot과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 chatbot을 구현했고, 이번에는 ReAct(Reasoning and Acting) 기반의 chat을 구현해 보려고 합니다. 이전 포스트들 LangC

최신 오픈소스로 릴리즈된 Llama3.1의 8B 모델을 사용해서 로컬로만 동작하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구현 할 수 있지 않을까 하는 궁금증이 생겼습니다. 그리고 한국어도 처리가 가능한지도 확인해 볼겸 간단한 RAG를

시작하며 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 자연어 처리 분야에서 혁명적인 발전을 이루었지만, 여전히 중요한 한계점을 가지고 있습니다. 그 중 하나는 최신 정보 처리의 어려움입니다. 대부분의 LLM은 특정 시점까지의 데이터로 학습되

OpenAI의 gpt-4o-mini API 가격이 엄청 낮습니다. 1M 입력 로큰이 US$0.15 이고, 1M 출력 토큰이 US$0.6 입니다.OpenAI가 제공하는 tokenizer 로 확인해 보니 gpt-3.5 & gpt-4 기준으로 한 글자당 한 토큰이네요.gpt

nestjs에서 multerS3와 @aws-sdk/client-s3을 사용한 유저 프로필 이미지 업로드 예제입니다. 그리고 aws의 s3와 완벽하게 호환되는 minio와 postman으로 테스트 하는 방법을 소개합니다.FileInterceptor의 storage를 s3

Flutter를 사용해 WebRTC 기반의 영상 통화 앱을 만들어보려고 합니다. 평소에 Flutter에 관심이 있었고, 회사에서 이미 React Native를 사용 중이어서 새로운 기술을 시도해보고 싶었죠. 이번 프로젝트는 간단한 연결과 종료 기능만 구현된 샘플 앱 수

WebRTC로 무언가 만들어본 사람은 이미 알고 있겠지만, chrome 브라우저에서는 chrome://webrtc-internals/ 으로 WebRTC 연결에 대한 자세한 통계를 볼 수 있다.디버깅할때는 chrome://webrtc-internals/ 페이지를 열어서