AI개발

웹의 컨셉은 다음과 같아MoodCanvas: 바다 거북이 컨셉1\. 앱 이름: MoodCanvas: 내 마음의 바다2\. 메인 컨셉: 평온한 바다와 나만의 거북이"나만의 거북이": 사용자가 기록하는 감정들이 모여 '나만의 거북이'가 성장하거나, 색깔이 변하는 식으로 시

최근 흥미로운 유튜브 영상을 보고 오래 기억하기 위해 정리한 내용입니다. 개발 환경은 엄청나게 변화했지만 개발자의 본질은 무엇인지 되돌아보게 되는 내용이었습니다.과거에는 메모리 관리나 화면 하나를 구현하는 데만 방대한 시간이 소요되었습니다. 하지만 지금은 AI 도구 덕

React의 강력한 UI 라이브러리와 서버 사이드 기능을 결합한 Next.js, 데이터베이스를 쉽게 다루게 해주는 Prisma, 그리고 환경의 제약 없이 배포를 도와주는 Docker를 결합한 현대적인 웹 개발 스택 학습 정리입니다.docker-compose.yml을 통

먼저 Google Generative AI 패키지를 설치하고 API 연결을 테스트합니다.포인트: model 파라미터에는 'models/' 접두사 없이 모델명만 입력합니다.LangChain을 통해 Gemini 모델을 더 편리하게 사용할 수 있습니다.포인트: init_ch

Agent(에이전트)는 LLM이 스스로 판단하여 적절한 도구(Tool)를 선택하고 실행한 후, 그 결과를 바탕으로 최종 답변을 생성하는 시스템입니다. 쉽게 말해, LLM에게 "자율성"을 부여하는 것입니다. 사용자의 요청을 분석하고, 필요한 도구를 선택해 작업을 수행한

Context Engineering은 Agent 실행 시점에 추가 정보(사용자 ID, 설정, 메타데이터 등)를 주입하여 Agent의 동작을 제어하는 기법입니다.Context Engineering의 장점: 코드 레벨에서 Agent의 행동을 제어하고, 사용자별 개인화를 구

RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색(Retrieve)하여, 그 정보를 바탕으로 LLM이 답변을 생성(Generate)하는 기술입니다.LLM은 학습 데이터에 기반하여 답변하기 때문에:❌ 학습 이후의

구글의 Gemini(제미나이)와 동영상 생성 AI인 FLOW를 활용해 숏폼 영상을 제작해 본 경험을 기록해 보려 합니다. 단순히 텍스트만 입력하는 게 아니라 제미나이 프롬프트 → FLOW 이미지 생성 → 비디오 변환의 단계를 거쳤더니 훨씬 만족스러운 결과물이 나왔네요.

개발자가 성장하는 방식은 바뀌고 있다.예전에는 순서가 정해져 있었다.공부한다.기술을 익힌다.프로젝트를 만든다.취업한다.이후 창업을 고민한다.하지만 AI 시대에는 반드시 이 순서일 필요가 없다.하나의 도메인에 직접 뛰어들면서 동시에 세 가지를 얻을 수 있다.개인 제품을

OpenAI Codex를 사용하다 보면 단순히라고 요청하는 것보다, 작업을 어떻게 정의하고, 분리하고, 검증하고, 이어갈 것인지를 잘 활용하는 것이 훨씬 중요합니다.Codex에는 이를 도와주는 여러 기능과 명령어가 있습니다.이번 글에서는 자주 언급되는 기능 11가지를