AI 개발 가이드
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넷플릭스의 혁신: 기초 모델 기반 개인화 추천 시스템의 미래
넷플릭스가 300백만 이상의 사용자 데이터를 활용해 개발한 기초 모델(Foundation Model) 기반 추천 시스템에 대해 알아봅니다. 대규모 언어 모델에서 영감을 받은 이 혁신적인 접근법이 어떻게 더 정확하고 개인화된 콘텐츠 추천을 가능하게 하는지 살펴봅니다.
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제로에서 히어로까지: Hugging Face와 Databricks로 생성형 AI 애플리케이션 구축하기
Hugging Face 모델과 Databricks 플랫폼을 활용하여 엔터프라이즈급 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 단계별로 소개합니다. Unity Catalog, MLflow, Model Serving 및 Databricks Apps를 활용한 전체 개발 과정을 통해 쉽고 빠르게 생성형 AI의 힘을 비즈니스에 적용해보세요.
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OpenAI Agents SDK로 구현하는 AI 오디오 투어 가이드 만들기
OpenAI의 Agents SDK와 GPT-4o-mini TTS를 활용하여 위치, 관심사, 투어 시간에 따라 맞춤형 오디오 투어를 생성하는 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 단계별로 알아봅니다. 다중 에이전트 아키텍처로 역사, 건축, 문화, 요리 등 다양한 주제의 콘텐츠를 결합하여 자연스러운 음성으로 전달하는 투어 가이드를 만들어보세요.
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생성형 AI의 소프트웨어 개발 영향력: 가능성과 한계
Martin Fowler가 탐구한 생성형 AI 개발 도구의 가능성과 한계에 대한 심층 분석. 코드 작성 지원부터 멀티파일 편집까지, 현대 개발자에게 필요한 AI 코딩 도구의 모든 것을 알아봅니다.
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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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