AI 개발
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AI 에이전트와 API 소통의 새로운 표준, Agents.json
AI 에이전트와 API 간의 효율적인 상호작용을 위한 새로운 오픈소스 표준인 agents.json을 소개합니다. OpenAPI를 기반으로 구축된 이 규격이 어떻게 AI 에이전트의 능력을 확장시킬 수 있는지 알아보세요.
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DeepSeek V3-0324: 코드 생성 능력과 추론 성능이 대폭 향상된 최신 오픈소스 LLM
중국 AI 연구소 DeepSeek이 개발한 DeepSeek V3-0324는 700줄의 코드를 오류 없이 생성하고 이전보다 향상된 추론 능력과 웹 개발 성능을 제공하는 최신 오픈소스 AI 모델입니다. 이 기사에서는 모델의 주요 개선 사항, 기술적 특징, 그리고 실제 활용 사례를 탐색합니다.
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Arize Phoenix, Langflow, NVIDIA를 활용한 RAG 챗봇 정확도 향상 기법
생성형 AI 앱 개발자를 위한 정확도 향상 가이드. Arize Phoenix, Langflow, NVIDIA 기술을 활용해 AI 앱의 정확도를 측정하고 개선하는 방법을 상세히 설명합니다.
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Agno 프레임워크로 구축하는 가벼운 멀티모달 AI 에이전트
멀티모달 AI 에이전트 개발을 위한 경량 프레임워크 Agno를 소개합니다. LangGraph보다 10,000배 빠르고 메모리는 50배 더 적게 사용하는 이 프레임워크는 어떤 성능과 기능을 제공하는지 알아봅니다.
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소형 AI 모델 대결: QwQ 32B vs. Gemma 3 27B vs. Mistral Small 24B vs. Deepseek R1 비교 분석
32B 파라미터급 소형 AI 모델들(QwQ 32B, Gemma 3 27B, Mistral Small 24B)의 성능을 Deepseek R1과 비교 분석한 글입니다. 코딩, 추론, 수학 능력 테스트를 통해 각 모델의 강점과 약점을 살펴보고, 어떤 상황에서 어떤 모델을 선택해야 하는지 인사이트를 제공합니다.
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클로드와 클라인을 위한 MCP 도구 활용법: AI 개발 워크플로우의 혁신
개발자 Scott Spence가 공유한 Model Context Protocol(MCP) 도구를 활용하여 Claude와 Cline에서 작업하는 방법과 이를 통해 최신 프레임워크 개발에 어떤 이점을 가져올 수 있는지 알아봅니다.
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AI 에이전트: 인공지능의 다음 진화 단계
AI 챗봇을 넘어선 다음 단계, AI 에이전트의 핵심 구성 요소와 실제 활용 사례를 알아봅니다. 메모리, 도구, 계획 능력을 갖춘 AI 에이전트가 어떻게 작동하고 우리의 일상과 업무를 변화시킬 수 있는지 탐색합니다.
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AI 애플리케이션을 위한 최고의 RAG 프레임워크 5가지
2025년 인공지능 애플리케이션 개발을 위한 최고의 RAG(검색 증강 생성) 프레임워크 5가지를 소개합니다. LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Haystack, RAGFlow 각각의 특징과 구현 예시를 통해 여러분의 AI 프로젝트에 가장 적합한 도구를 찾아보세요.
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에어비앤비 검색 시스템의 진화: 임베딩 기반 검색 기술로 완성한 개인화된 숙소 추천
에어비앤비가 수백만 개의 숙소에서 사용자에게 가장 적합한 숙소를 찾아주기 위해 구축한 임베딩 기반 검색(EBR) 시스템에 대해 알아봅니다. 머신러닝을 활용한 벡터 검색 기술로 검색 품질과 속도를 모두 향상시킨 사례를 소개합니다.
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LangGraph: AI 에이전트 구축을 위한 강력한 도구
LangGraph는 파이썬으로 상태 기반 AI 에이전트를 구축할 수 있는 강력한 라이브러리입니다. 이 글에서는 LangGraph의 핵심 개념과 사용법을 실제 예제와 함께 알아봅니다.
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