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딥위키 - github 소스를 분석해 보자 https://deepwiki.com/ DeepWikiDeepWiki provides up-to-date documentation you can talk to, for every repo in the world. Think Deep Research for GitHub - powered by Devin.deepwiki.com Devin에서 서비스 중인 딥위키는 github에 있는 소스들을 분석하여 문서로 제공해준다. 딥위키에서 직접 검색해도 되지만, 보고 있는 github사이트가 있다면 url에서 github라는 단어 대신 deepwiki로 바꾸기만 하면된다.단순히 번역만 하는 것이 아니라 프로그램 소스를 파악하여 시각화하고, 이 프로젝트에 대해 추가적인 질의도 가능하다.문서 작성의 방법이 달라 질 것 같.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 28.
도서 - 가짜 노동 덴마크의 베스트셀러 "Pseudoarbejde"의 발췌문을 분석하여 현대 사회에 만연한 '가짜 노동'의 개념, 원인, 결과, 그리고 해결책 모색에 대한 이야기 합니다. 광범위한 사례와 이론적 논의를 통해 겉으로는 바쁘게 보이지만 실질적인 가치를 창출하지 못하는 노동의 실태를 고발하고, 개인과 조직, 사회 전체 차원에서 이러한 문제에 대한 인식 전환과 적극적인 대응을 촉구합니다.가짜 노동의 개념 정의 및 사회적 인식:저자들은 기존에 막연하게 느껴지던 무의미한 노동에 대해 "가짜 노동"이라는 명확한 용어를 제시하며, 이는 사회 전체의 막대한 시간과 에너지 낭비이자 개인의 삶에 있어서도 파국적이고 존재론적인 낭비임을 강조합니다. 이 책은 덴마크에서 기록적인 베스트셀러가 되었고, "pseudoarbejde"라는.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 23.
Anthropic MCP와 Google A2A: 서비스 혁신 전략 1. Anthropic MCP와 Google A2A – 기술 개요 및 활용 사례모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 개요MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 공개한 개방형 표준 프로토콜로, AI 모델(특히 LLM)과 외부 데이터 소스 및 도구를 연결하는 ‘통합 인터페이스’ 역할을 합니다. 쉽게 말해 AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트와 같아, 다양한 시스템의 데이터를 한 번에 연결해 AI에게 필요한 맥락(Context)을 공급해줍니다. 이를 통해 기존에는 각 데이터 소스별로 맞춤형 연동을 개발해야 했던 부분을 표준화하여, 하나의 프로토콜만으로 여러 데이터에 접근할 수 있게 합니다.MCP의 기술 구조는 클라이언트-서버 아키텍처로 이루어집니다. AI 모델이 구동되는 애플리.. 공감수 6 댓글수 1 2025. 4. 14.
개방형 에이전트 통신 프로토콜(A2A) 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대한 심층 분석과 롯데멤버스의 대응 전략 1. 서론인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 다양한 자율 에이전트 애플리케이션들이 등장하고 있으며, 이들 간의 효과적인 통신과 상호 운용성은 AI 생태계의 성장에 필수적인 요소가 되고 있습니다. 이러한 맥락에서 구글이 제시한 개방형 에이전트 통신 프로토콜(Agent2Agent, 이하 A2A)과 앤트로픽(Anthropic)의 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, 이하 MCP)은 서로 다른 접근 방식으로 AI 에이전트 시스템의 혁신을 주도하고 있습니다. 본 보고서는 롯데멤버스가 이러한 AI 트렌드에 어떻게 대응해야 할지에 대한 심층적인 분석과 전략적 방안을 제시하고자 합니다. 이를 위해 먼저 A2A와 MCP의 기술적 세부 정보, 목표, 잠재적 사용 사례를 조사하고, 주요 기능과.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 14.
데이터 엔지니어링 on Google Cloud (0/4) 구글 클라우드 데이터 관리 체계 및 데이터 엔지니어링데이터 관리 개념, 시스템 아키텍처, 서비스 아키텍처 및 구글 클라우드 서비스 활용 가이드목차소개데이터 관리 개념시스템 아키텍처서비스 아키텍처구글 클라우드 서비스Google Cloud Storage (GCS)BigQueryCloud ComposerDataprocDataflowData Fusion데이터 파이프라인 구축활용 사례모범 사례결론1. 소개현대 비즈니스에서 데이터는 가장 중요한 자산 중 하나입니다. 대규모 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 분석하는 능력은 비즈니스 성공의 핵심 요소가 되었습니다. 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform, GCP)은 기업이 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 다양한 데이터 관리 서비스를 제공합니다... 공감수 2 댓글수 1 2025. 4. 11.
Maskara AI: 프롬프트 최적화를 통한 AI 활용 Maskara AI는 사용자가 더 효과적인 AI 프롬프트를 생성할 수 있도록 도와주는 프롬프트 엔지니어링 서비스입니다. Maskara AI의 개념, 작동 방식, 활용 사례를 상세히 다루며 실제 업무와 학습 환경에서 AI를 더 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.https://www.maskara.ai/ Maskara.aiMost Powerful AI Prompt Engineerwww.maskara.ai Maskara AI의 개념과 목적Maskara AI는 사용자가 입력한 기본적인 프롬프트를 기반으로 추가 질문을 통해 더 구체적이고 효과적인 프롬프트를 생성해주는 서비스입니다. AI 모델의 출력 품질은 프롬프트 품질에 크게 의존하는데, Maskara AI는 이 프롬프트 작성 과정을 최적화함으로써.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 4. 10.
n8n 환경변수 확인 방법 MCP설정하다보면 N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE의 값을 셋팅하라고 하는데 잘되었는지 확인해 보는 방법이다.아래 내용을 복사해서 워크플로우에 넣고 확인하고 싶은 변수값으로 수정후 Test를 누르면 된다. { "nodes": [ { "parameters": { "command": "=echo $N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE" }, "name": "Execute Command", "type": "n8n-nodes-base.executeCommand", "typeVersion": 1, "position": [ -300, -120 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 8.
MCP(Model Context Protocol) ChatGPT로 MCP에 대해 만든 5~6컷 만화입니다. ChatGPT에서 그림에서의 한글은 텍스트가 아닌 이미지로 인식하나 봅니다. 한글로 입력된 이미지가 많을 수록 잘 나오겠네요. 웹툰 화이팅입니다.한글이 많이 깨지지만 한국인은 읽을수가 있네요. AI처럼 사람도 글자를 모양으로 인식하나 봅니다. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 8.
PlantUML in VS Code 우선 VS Code에서 PlantUML을 사용하기 위해 해당 확장 기능을 설치합니다.https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=jebbs.plantuml PlantUML - Visual Studio MarketplaceExtension for Visual Studio Code - Rich PlantUML support for Visual Studio Code.marketplace.visualstudio.com 그리고 plantuml로 작성된 파일을 diagram으로 변환해 주기 위한 프로그램을 설치합니다.Quick Install for Macbrew install --cask temurinbrew install graphvizQuick Install fo.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 4. 7.
데이터 엔지니어링 on Google Cloud (4/4) 제 4장. AI, 머신러닝 및 Google Cloud 기반 분석 브리핑 문서분석 및 인공지능(AI)의 주요 테마와 핵심 아이디어를 요약하고, Google Cloud 플랫폼에서 AI와 머신러닝을 활용하는 다양한 방법과 도구에 초점을 맞추어 설명합니다.1. 분석 및 AI 소개 (M4_1_Introduction_to_Analytics_and_AI_KO.pdf)AI, 머신러닝(ML), 딥러닝의 관계: AI는 자율적으로 생각하고 행동하는 머신을 구축하는 이론 및 방법 전반을 아우르는 분야이며, ML은 데이터를 기반으로 예측 통계를 도출하고 반복적인 결정을 내리는 AI의 한 유형입니다. 딥러닝은 이미지, 음성 등 비정형 데이터 처리에서 뛰어난 성능을 보이는 ML의 한 종류입니다."많은 사람이 인공지능(AI), 머신.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 4. 7.
데이터 엔지니어링 on Google Cloud (3/4) 제 3장. Google Cloud 기반의 복원력 있는 스트리밍 분석 시스템 구축본 문서는 스트리밍 데이터 처리의 주요 개념, 과제, Google Cloud 서비스의 역할 및 활용 방안, 그리고 성능 최적화를 위한 고려 사항을 종합적으로 정리합니다.1. 스트리밍 데이터 처리 소개 (M3_1_Introduction_KO.pdf)스트리밍 데이터의 정의 및 과제: 스트리밍 데이터는 무한하고 지속적으로 생성되는 데이터 세트이며, 대용량(Volume), 빠른 속도(Velocity), 다양한 형태(Variety), 그리고 데이터의 불확실성(Veracity)이라는 4가지 주요 과제를 안고 있습니다."스트리밍은 제한 없는 데이터를 대상으로 하는 데이터 처리 방법입니다.""스트리밍 애플리케이션과 관련된 과제는 4V, 즉 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 7.
데이터 엔지니어링 on Google Cloud (2/4) 배치(일괄) 데이터 파이프라인의 개념, 구축 방법, Google Cloud Platform (GCP) 상에서의 실행 및 관리 전략에 대해 살펴 보겠습니다. 배치 파이프라인의 기본 개념부터 ELT/ETL 프로세스, 데이터 품질 고려 사항, GCP의 주요 서비스 (BigQuery, Dataproc, Dataflow, Cloud Data Fusion, Cloud Composer, Data Catalog) 활용 방안, 그리고 파이프라인 최적화 및 관리 전략에 이르기까지 광범위한 주제를 다룹니다.배치 데이터 파이프라인의 기본 개념:배치 파이프라인은 "제한된 양의 데이터를 처리한 다음 종료하는 파이프라인입니다." 예를 들어, 매일의 거래 데이터를 처리하고 데이터 웨어하우스에 기록하는 파이프라인이 있습니다.데이터 처.. 공감수 2 댓글수 1 2025. 4. 7.
데이터 엔지니어링 on Google Cloud (1/4) 1장: 데이터 엔지니어링 및 Google Cloud 기반 데이터 레이크/웨어하우스 구축데이터 엔지니어링의 주요 개념과 Google Cloud를 활용한 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 구축에 대한 핵심 내용을 요약하고 있습니다. 데이터 엔지니어의 역할, 데이터 엔지니어링의 과제, 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 차이점 및 Google Cloud 솔루션(BigQuery, Cloud Storage, Cloud SQL 등)을 중심으로 주요 아이디어와 사실을 정리했습니다.1. 데이터 엔지니어링 소개 및 역할 데이터 파이프라인 구축: 데이터 엔지니어의 핵심 역할은 데이터 기반 의사 결정을 지원하는 데이터 파이프라인을 구축하는 것입니다. 이는 데이터를 필요한 위치로 가져오고, 사용 가능한 상태로 만들며, 새로.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 7.
OpenAI: New tools for building agents with the API 알겠습니다. OpenAI 발표 영상 내용을 기반으로, 거짓 없이 사실에 입각하여 세미나 발표 형식을 수정하고 다듬었습니다. 외부 뉴스 보도에 대한 추측성 언급보다는 영상에서 발표자들이 직접 언급한 내용을 중심으로 재구성했습니다.세미나 제목: OpenAI: 신뢰성 있고 유용한 AI 에이전트 구축을 위한 새로운 도구1. 소개 (발표자: Kevin, OpenAI 제품 책임자)세션 초점: 개발자와 AI 에이전트 – 사용자를 대신하여 독립적으로 작업을 수행하는 시스템.OpenAI의 에이전트 비전: OpenAI는 단순히 정보만 제공하는 AI를 넘어, 실제 작업을 수행하고 사용자를 돕는 '행동하는 AI'로서 에이전트의 중요성을 강조해 왔습니다.기존 OpenAI 에이전트: ChatGPT 내 Operator(웹 브라우징.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 3. 30.
Metabase에서 Supabase 연결 설정 간단하게 무료 PostgreSQL을 사용하기 위해 Supabase를 사용합니다. 키 등으로 연결할 때는 상관없었지만, JDBC 등으로 연결할려고 할 때 조금 신경 써야 할 부분이 있습니다. ( GPT의 내용이 안 맞는 것으로 봐서 최근 1년 사이에 바뀐게 아닐까 합니다. )우선 설정을 확인하기 위해 Supabase 상단의 Connect 를 클릭합니다.Direct connection은 무료 버전에서 IP v4을 허용하지 않습니다.중간에 보면 Transaction 부분을 참고하셔서 사용하면 됩니다. 비밀번호는 supabase 접속시 사용한 비밀번호 입니다.Metabase 에서 잘 나오는 것을 볼수 있습니다. 낮시간 때에 제 블로그 방문율은 낮은 것 같네요. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 26.
Gemini 2.5 Pro 요약 Gemini 2.5 Pro 개발사: 구글 딥마인드 (Google DeepMind)위상: 구글의 "가장 지능적인 AI 모델(most intelligent AI model)" 또는 "복잡한 작업을 위한 가장 진보된 모델(most advanced model for complex tasks)" 로 소개되었습니다.주요 특징 및 강점:향상된 추론 능력: "사고(thinking)" 기능이 내장되어 강력한 추론 능력을 보여줍니다.강화된 코딩 능력:시각적으로 매력적인 웹 앱 생성에 탁월합니다.에이전트 코드 애플리케이션(agentic code applications) 개발에 뛰어납니다.코드 변환 및 편집(code transformation and editing) 능력이 우수합니다.SWE-Bench (소프트웨어 엔지니어링 .. 공감수 1 댓글수 0 2025. 3. 26.
2025년 AI 에이전트 비즈니스 AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 특히 AI 에이전트는 다양한 산업 분야에서 혁신적인 비즈니스 기회를 창출하고 있습니다. 이와 관련하여 분석하고, 실행 가능한 전략과 구체적인 사례를 고민하며 AI 시대에 성공적으로 진입할 수 있는 길을 생각해 봅니다.AI 에이전트 워크플로우 판매개요: AI 에이전트 워크플로우는 복잡한 작업을 자동화하고, 기존의 소프트웨어보다 효율적인 업무 처리를 가능하게 합니다. 특히, NN과 같은 도구를 사용하면 다양한 API와 통합하여 강력한 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다.기회: AI 에이전트 워크플로우는 구축에 상당한 시간과 노력이 필요하므로, 숙련된 사용자가 미리 구축한 워크플로우를 판매하는 것은 매력적인 비즈니스 모델입니다.방법:워크플로우 템플릿 판매: NN에서 완성된.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 3. 25.
CrewAI - Multi-Agent AI Platform CrewAI는 LangChain이나 다른 에이전트 프레임워크와 완전히 독립적으로 완전히 새롭게 구축된 가볍고 빠른 Python 프레임워크입니다.CrewAI는 개발자에게 높은 수준의 단순성과 정확한 저수준 제어를 모두 제공하여 모든 시나리오에 맞는 자율 AI 에이전트를 만드는 데 이상적입니다.CrewAI Crews : 자율성과 협업적 지능을 최적화하여 각 에이전트가 구체적인 역할, 도구, 목표를 가지고 있는 AI 팀을 만들 수 있습니다.CrewAI Flows : 세부적인 이벤트 기반 제어를 가능하게 하고, 정확한 작업 오케스트레이션을 위한 단일 LLM 호출을 제공하며 기본적으로 Crews를 지원합니다.커뮤니티 과정을 통해 10만 명이 넘는 개발자가 인증을 받았으며, CrewAI는 기업에 적합한 AI 자동화.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 24.
Qdrant - Tutorial 벡터 데이터베이스란? ( https://qdrant.tech/documentation/overview/ 참고 )벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 효율적으로 저장하고 쿼리하도록 설계된 데이터베이스 유형입니다. 기존의 OLTP 및 OLAP 데이터베이스(위 이미지 참조)에서는 데이터가 행과 열로 구성되고(이를 테이블 이라고 함 ) 해당 열의 값을 기반으로 쿼리가 수행됩니다. 그러나 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템을 포함한 특정 애플리케이션에서는 데이터가 종종 고차원 공간의 벡터로 표현되고 이러한 벡터와 ID, 페이로드는 Qdrant와 같은 벡터 데이터베이스 내의 컬렉션이라는 항목에 저장하는 요소입니다.이 맥락에서 벡터는 객체 또는 데이터 포인트의 수학적 표현이며, 벡터의 요소는 암묵적으로 또는 명시적.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 3. 24.
구글 검색 키워드로 알아보는 AI 트렌드 분석 1. 서론인공지능(AI) 기술은 전 세계적으로 빠르게 발전하고 있으며, 한국 역시 이러한 변화의 흐름 속에서 AI 기술의 중요성이 날로 증가하고 있습니다. 본 보고서는 2024년 1월부터 2025년 3월까지의 기간 동안 한국 내에서 나타난 AI 관련 주요 트렌드를 분석하고, 이를 통해 향후 AI 분야의 발전 방향을 예측하고자 합니다. 이 보고서는 국내 AI 기술 동향을 파악하여 기업의 전략 수립, 정책 결정, 그리고 연구 방향 설정에 필요한 심층적인 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다. 뉴스 기사와 검색 데이터에 나타난 AI 관련 키워드를 분석하여 월별 주요 트렌드를 식별하고, 기술적, 사회적, 윤리적, 그리고 규제적 요인들이 이러한 트렌드에 미치는 영향을 종합적으로 분석합니다. 보고서는 월별 심층 분석.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 23.
딥 리서치 서비스들( Deep Rearch ) 이제는 모두가 제공하는 딥 리서치. 딥 리서치(Deep Research)란, 특정 주제나 문제에 대해 표면적인 정보 수집을 넘어서 깊이 있고 철저하게 조사하는 것을 의미합니다. 일반적인 리서치와 비교했을 때, 딥 리서치는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.특징심층 분석:단순히 정보 수집을 하는 것이 아니라, 정보를 깊이 있게 분석하고 그 의미를 파악합니다.기존 자료를 재해석하거나 새로운 관점으로 바라봅니다.다양한 출처 활용:학술 논문, 전문 보고서, 업계 분석, 인터뷰, 데이터베이스, 정부 문서 등 신뢰할 수 있는 출처를 적극적으로 활용합니다.여러 출처를 교차 검증하여 정보의 신뢰성을 높입니다.문제 해결 중심:단순히 정보를 모으는 것이 아니라, 특정 문제를 해결하거나 새로운 인사이트를 도출하기 위해 조.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 23.
Genspark Plus 멤버쉽 한 달 동안 무료로 사용하세요. Genspark 새롭게 많이 변했네요. 기존에는 교차 검증용이였다면 이번에는 다른 AI 서비스들처럼 여러가지를 쓸수있게 변했습니다.월 $24.99 > $0친구와 초대 링크 공유하기초대한 친구는 2024년 12월 1일부터 2025년 3월 31일 사이에 등록한 신규 사용자여야 합니다.초대된 친구는 Microsoft 또는 Google에 가입해야 합니다.각 사용자는 초대를 통해 최대 20개월의 무료 Genspark Plus를 얻을 수 있습니다.참고: 초대받은 친구는 초대 링크를 클릭하고, Genspark에 등록 및 로그인한 후, 전화번호를 연결하여 두 사람의 무료 멤버십을 활성화해야 합니다.https://www.genspark.ai/invite?invite_code=ZTg2YTEyYmFMYzdiZExhZjQ0T.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 21.
Open WebUI - 채팅 제어(파라메터) Open WebUI 설정에서 특정 파라미터를 어떻게 조정하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있는지 살펴 보겠습니다.각 파라미터 설정 설명파라미터설명예제 값영향추천 설정스트리밍 응답응답을 실시간으로 점진적으로 표시True, False실시간 응답 제공 (True) / 전체 응답 후 표시 (False)True (대화형 응답의 빠른 표시)함수 호출API 호출 또는 기능 실행 가능{"name": "fetch_data"}외부 데이터 또는 기능을 호출하여 정보 제공필요 시 사용 (None 설정이 기본)시드 값동일한 입력에 동일한 출력을 재현42, 1000, 12345일관된 결과 제공 (디버깅, 평가 시 유용)디버깅 목적일 때만 사용, 보통은 사용하지 않음중지 시퀀스모델의 응답을 중단할 기준 설정["###", "\n\n",.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 21.
Docker Desktop 대안 Rancher, Podman and Colima Docker Desktop은 상업적인 사용(기업 규모가 일정 기준 이상인 경우)에는 유료로 제공됩니다."*Commercial use of Docker Desktop at a company of more than 250 employees OR more than $10 million in annual revenue requires a paid subscription (Pro, Team, or Business) to use Docker Desktop."그러나 Docker의 핵심 구성 요소인 **Docker Engine (커맨드라인에서 사용하는 도커 CLI, Docker Daemon)**는 오픈 소스이며 무료입니다. docker CLI와 dockerd (Docker Daemon) 자체는 MIT 라이선스 하에 배.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 20.
Open WebUI - 도구 및 기능 Open WebUI는 OpenAI 호환 API 기반으로 다양한 기능을 제공하는 AI 챗봇 프레임워크입니다. 강력한 모델 관리, 커스터마이징, 협업, 보안 기능을 갖추고 있어 개인 및 기업 사용자 모두에게 적합합니다. 지속적인 업데이트와 확장 가능한 구조를 통해 AI 활용을 극대화할 수 있습니다. 좀더 자세하게 들어가기 전에 잠시 살펴 보면 다음과 같습니다.Open WebUI 주요 기능과 특징번호기능설명1손쉬운 설치Docker, Kubernetes, Podman, Helm Charts 등을 이용하여 간편하게 설치 가능 Ollama 및 CUDA 지원 버전 제공2쉽고 명확한 초기 설정설치 후 관리자 계정 생성 절차를 직관적으로 안내3OpenAI API 연동 지원OpenAI 호환 API를 쉽게 연결하여 Oll.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 19.
Open WebUI - 기본 Open WebUI is an extensible, feature-rich, and user-friendly self-hosted AI platform designed to operate entirely offline. It supports various LLM runners like Ollama and OpenAI-compatible APIs, with built-in inference engine for RAG, making it a powerful AI deployment solution.설치https://docs.openwebui.com 🏡 Home | Open WebUIOpen WebUI is an extensible, feature-rich, and user-friendly self-host.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 19.
LiteLLM - 다양한 LLM API 통합 관리 (본 게시물은 ChatGPT를 통해 작성되었습니다.)https://www.litellm.ai LiteLLMLLM Gateway (OpenAI Proxy) to manage authentication, loadbalancing, and spend tracking across 100+ LLMs. All in the OpenAI format.www.litellm.ai LiteLLM은 다양한 LLM(대형 언어 모델) API를 통합하여 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 Python 라이브러리입니다. OpenAI API와 호환되도록 설계되어 있어, OpenAI, Anthropic(Claude), Google(Gemini), Mistral, Cohere, Ollama 등의 다양한 모델을 같은 방식으로 호출할 수 있습니.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 18.
SillyTavern https://docs.sillytavern.app What is SillyTavern? | docs.ST.appSillyTavern - LLM Frontend for Power Usersdocs.sillytavern.appSillyTavern은 AI 캐릭터와의 인터랙티브 채팅을 위한 프론트엔드 애플리케이션으로 다양한 대형 언어 모델(LLM) API를 하나의 통합된 인터페이스로 제공하는 강력한 사용자 인터페이스을 제공합니다.1. 가상 캐릭터와의 인터랙션역할극(Roleplay, RP): 다양한 가상의 캐릭터를 생성하고, 해당 캐릭터와 대화하면서 이야기(스토리)를 만들어갈 수 있습니다.텍스트 기반 RPG: 게임 스타일의 대화를 통해 자신만의 모험을 즐길 수 있습니다.창작 및 소설 작업: AI와 협업하여 캐릭.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 18.
Gartner 보고자료로 살펴보는 2025년 트렌드 변화 (본 게시글은 Gartner의 hype cycle 2024, 2025 자료를 참고하여 ChatGPT를 통해 작성되었습니다.)2025년의 변화는 2024년과 비교하여 여러 측면에서 중요한 발전과 도전이 예상됩니다. 1. 생성형 AI(GPT 등)의 발전 단계 변화 • 2024년에는 생성형 AI(GenAI)가 높은 기대를 받으며 급속도로 발전했지만, 2025년에는 일부 기술이 “환멸의 계곡(Trough of Disillusionment)” 단계로 접어드는 것으로 보입니다.• 사용자는 AI의 실제 비즈니스 가치, 비용, 정확성 등에 대해 더 많은 고민을 하게 될 것입니다.• AI 관련 기업들은 수익성 문제와 비즈니스 모델 확립을 위해 도전하는 시기가 될 것으로 전망됩니다. 2. 주요 AI 기술 트렌드 • AI.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 18.
Figma를 Bolt.new로 쉽게 옮기는 방법 Figma 작업물을 Bolt.new에서 빠르게 열 수 있는 간단한 방법이 있습니다. 별다른 설정 없이, URL만 수정하면 됩니다.방법기존 Figma URL을 확인합니다.예시: https://www.figma.com/design/pfHSDy3kxexEiryfvidddddddd/위 URL의 맨 앞에 bolt.new/를 추가합니다.변경 후: https://bolt.new/www.figma.com/design/pfHSDy3kxexEiryfvidddddddd/브라우저에 변경된 URL을 입력하고 이동합니다.결과변경된 URL로 접속하면 Bolt.new에서 Figma 파일을 열 수 있습니다. 만약 정상적으로 작동하지 않더라도 입력 창이 나타나므로, 추가적인 안내에 따라 진행하면 됩니다.주의 사항현재 일부 사용자에게 오.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 16.

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