AI 개발 가이드
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ModernBERT: 차세대 인코더 모델의 새로운 지평
ModernBERT는 BERT의 후속 모델로, 속도와 정확도 면에서 획기적인 개선을 이룬 인코더 전용 모델입니다. 이 글에서는 ModernBERT의 주요 특징, 기술적 혁신, 그리고 AI 개발에서의 활용 방안을 자세히 알아봅니다.
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BrowserTools MCP로 AI 개발 환경 강화하기
AI 코딩 어시스턴트와 브라우저를 연결하여 개발 생산성을 높이는 BrowserTools MCP의 설치 및 사용법을 소개합니다. 실시간 디버깅, 성능 최적화, UI 개선 작업을 더 효율적으로 진행할 수 있는 방법을 알아보세요.
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LangGraph와 Gemini 2.5 Pro로 구현하는 ReAct 에이전트
LangGraph와 Google의 Gemini 2.5 Pro를 활용해 ReAct 에이전트를 처음부터 구현하는 방법을 알아봅니다. 추론과 행동을 결합한 AI 에이전트의 작동 원리와 미래 전망에 대해 살펴보세요.
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Cline: 개발 생산성을 높이는 AI 코딩 어시스턴트 완벽 가이드
Cline은 개발자의 CLI와 에디터를 활용할 수 있는 AI 코딩 어시스턴트입니다. 파일 생성 및 편집, 터미널 명령 실행, 브라우저 자동화 등 다양한 기능을 제공하여 개발 생산성을 획기적으로 높여줍니다. 이 글에서는 Cline의 주요 기능과 시작 방법, 그리고 효과적인 활용 전략을 소개합니다.
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효율적인 AI 추론을 위한 새로운 접근법: Chain of Draft
대형 언어 모델(LLM)의 추론 효율성을 높이는 새로운 기법인 Chain of Draft에 대해 소개합니다. 기존의 Chain of Thought보다 토큰 사용량을 최대 92%까지 줄이면서도 비슷하거나 더 나은 정확도를 제공하는 이 혁신적인 접근법의 원리와 활용법에 대해 알아봅니다.
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Ruby와 AI의 만남: RubyLLM으로 AI 애플리케이션 개발하기
Ruby 개발자를 위한 AI 애플리케이션 개발 가이드. RubyLLM 라이브러리를 활용해 채팅, 이미지 생성, 문서 분석 등 다양한 AI 기능을 Ruby 코드로 구현하는 방법을 알아봅니다.
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AI 에이전트 개발을 위한 필수 도구, Composio 완벽 가이드
Composio는 AI 에이전트와 LLM을 250개 이상의 도구 및 서비스와 통합할 수 있게 해주는 강력한 플랫폼입니다. 복잡한 인증 관리를 자동화하고 도구 호출 정확도를 향상시키는 Composio를 활용해 개발 생산성을 높이고 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 방법을 단계별로 알아봅니다.
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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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