반응형 전체 글268 [Langchain] 🚀 랭체인 Langchain 시작하기: 초보자를 위한 가이드 💡 Langchain이란?Langchain은 자연어 처리(NLP) 모델을 기반으로 한 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. 최근 LLM(대형 언어 모델)의 발전 덕분에 누구나 자연어 모델을 활용한 서비스를 만들 수 있는 시대가 되었고, Langchain은 그 진입장벽을 획기적으로 낮춰줍니다.Langchain은 복잡한 인공지능 모델 통합 과정을 단순화시켜주며, 텍스트 생성, 요약, 번역, 질문 응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 컴포넌트들을 제공합니다. 모듈형 구조 덕분에 유연하게 커스터마이징할 수 있다는 것도 큰 장점이죠.🛠️ 환경 세팅 방법Step 1: 필요한 준비물Python 3.7 이상개발용 에디터 (VS Code, PyCharm, Jupyter 등)기본적인 Pyt.. 2025. 4. 12. Gemini와 Langchain을 활용한 AI 앱 개발 가이드 - DCA(적립식 투자) 예시 포함! 💸AI 언어 모델과 프레임워크를 잘 조합하면, 인간처럼 자연스럽게 소통하고 의미 있는 결과를 내는 챗봇이나 분석 시스템을 만들 수 있어요. 이번 글에서는 Google DeepMind의 초거대 언어모델 Gemini와, LLM 애플리케이션 개발 프레임워크 Langchain을 연동하는 방법을 소개합니다. 특히 금융 조언(재테크)을 주제로 한 적립식 투자(Dollar-Cost Averaging, DCA) 활용 예제도 함께 보여드릴게요. 👀🌱 Gemini와 Langchain, 어떤 역할을 할까?🧩 Gemini는?Google DeepMind가 개발한 고급 자연어 처리 모델로, 복잡한 질문에도 인간처럼 이해하고 대답할 수 있는 능력을 가지고 있어요. 분석, 요약, 조언, .. 2025. 4. 11. 🚀 [기술 동향] Firebase Studio 등장! Project IDX는 이제 Firebase Studio로 얼마 전 IDX 홈페이지를 들어갔다가 깜짝 놀랐습니다. Project IDX가 사라지고, 대신 Firebase Studio라는 이름이 전면에 등장했더라고요. “어? IDX는 어디 갔지?” 싶어서 내용을 찬찬히 읽어보니, 이건 단순한 이름 변경이 아니라 IDX의 확장판이자 진화된 형태였습니다.🧱 Firebase Studio란?Firebase Studio는 브라우저 기반의 클라우드 개발 환경입니다.기존 Project IDX가 “AI 시대의 웹 IDE”였다면, Firebase Studio는 Firebase와의 통합을 전제로 한 ‘완전한 앱 개발 스튜디오’에 가깝습니다.기본 개념은 이렇습니다:Prototype → Build → Deploy → Run, 이 모든 과정을 브라우저 안에서 Firebase 생태계와 .. 2025. 4. 10. 아직도 구닥다리 파이썬 코드 짜시나요? 모던 파이썬 스타일 10가지 파이썬은 이제 더 이상 2.7 시절의 언어가 아닙니다. 여전히 2010년 스타일로 코딩하고 있다면, 파이썬이 가진 강력함을 놓치고 있는 셈이에요. 이 글에서는 지금 당장 여러분의 파이썬 프로젝트를 현대적으로 바꿔주는 모던 코드 스타일 10가지를 소개합니다. 1. with 문 안 쓰면 아직도 옛날 사람🧓 옛날식 파일 열기f = open("report.txt", "r")data = f.read()f.close() 🚀 이제는 with가 기본입니다with open("report.txt", "r") as f: data = f.read() 자동으로 파일 닫아주고, 예외 발생 시에도 안전한 코드가 됩니다.2. set으로 중복 제거는 필수 기본기🧓 리스트 중복 제거 수동으로?numbers = [1, 1, .. 2025. 4. 8. ⚙️ Sampling과 Root — 서버가 모델을 호출하고, 파일에 접근하는 법 🧠 1. Sampling — 서버가 LLM 호출 요청하는 방법 MCP에서 Sampling이란, 서버가 "나 대신 Claude/GPT에게 이 질문 좀 던져줘"라고 요청하는 행위입니다.🧪 예시 시나리오서버가 내부 데이터로 전략 요약을 만들고 싶을 때:{ "method": "sample", "params": { "prompt": "이 전략을 5줄로 요약해줘", "context": { "resources": ["strategy_detail.json"] } }} 🎯 특징서버는 LLM에 직접 접근할 수 없음대신, 클라이언트가 모델을 호출하고 응답을 받아 전달따라서 사용자 동의 및 권한 제어는 클라이언트(Host)가 수행🛡️ MCP는 의도적으로 서버가 전체 프롬프트를 못 보게 설.. 2025. 4. 4. 단돈 0원으로 로고+광고 완성하는 방법 공개; 돈 들이지 말고 이걸 써라! 구글 AI스튜디오 Google AI Studio에 새롭게 추가된 Gemini 2.0 Flash Experimental!이제 텍스트만 입력하면 몇 분 만에 전문가급 이미지 생성 완료 🎨 스타트업 마케터나 창업자라면 이 도구, 꼭 써보셔야 해요!🧠 Gemini 2.0 Flash Experimental이 뭐예요?Google DeepMind가 제대로 한 방 날렸어요! AI Studio 안에서 텍스트 프롬프트로 바로 이미지 생성이 가능해졌습니다.복잡한 설정이나 외부 툴 없이, 이제 진짜 실무에 바로 써먹을 수 있어요. 예를 들어,🌱 "A robot planting a tree in a futuristic greenhouse"같은 걸 입력하면 생생한 이미지가 바로 생성됩니다! 🤖🌿 ✍️ 이미지 생성하는 방법은요?Step 1.. 2025. 4. 3. 🔍 MCP의 세 가지 핵심 구성요소 — Prompts, Resources, Tools 완전 이해 2025.03.30 - [AI/AI Agents] - MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법 MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법🧠 AI 초보~중급 개발자를 위한 MCP 입문 가이드1. MCP의 등장 배경 🧩 Generative AI 시대가 본격화되면서, 다양한 앱과 도구들이 언어모델(LLM)의 힘을 빌려 동작datasciencebeehive.tistory.com2025.03.31 - [AI/AI Agents] - 🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘 🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘1. Generative AI의 진짜 실력은 '문맥'에서 나온다많은 분들이 "GPT가 똑똑하다", "Claude가 유능하다"는 말을 합니다. 그런데 .. 2025. 4. 2. 🏗️ MCP 아키텍처 완전 정리 — Host, Client, Server— 컨텍스트가 오가는 구조를 이해하면, MCP가 보인다! 🧱 1. MCP의 전체 구조 요약MCP는 AI 모델에게 필요한 컨텍스트(문맥)를 가져오기 위해 만들어진 표준 프로토콜입니다.MCP는 크게 세 가지 역할로 구성됩니다:구성요소설명예시🧠 Host전체 프로세스를 관리하고 연결을 조율하는 컨테이너Claude Desktop, Cursor🤝 ClientMCP 서버에 연결하여 데이터를 요청하거나 명령을 내리는 역할Claude Agent, Cursor 내부 MCP 모듈🛠 Server툴/리소스/프롬프트를 제공하는 외부 시스템DB MCP 서버, Git MCP 서버, 로그 MCP 서버 등 🧭 2. Host의 역할Host는 MCP 아키텍처의 중앙 통제실이라고 할 수 있습니다. 모든 Client는 Host 안에서 실행됩니다.🔧 Host가 하는 일클라이언트(Client.. 2025. 4. 1. 🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘 1. Generative AI의 진짜 실력은 '문맥'에서 나온다많은 분들이 "GPT가 똑똑하다", "Claude가 유능하다"는 말을 합니다. 그런데 이 모델들이 진짜로 유용해지는 이유는 단순히 모델이 크거나 똑똑해서가 아닙니다. ✔️ 얼마나 정확한 문맥(Context)을 주느냐에 따라,✔️ 얼마나 관련성 있는 결과를 만들어내느냐가 결정됩니다.2. 컨텍스트란 정확히 무엇인가요?🧩 컨텍스트 = AI 모델이 현재 상황을 이해하고, 적절한 반응을 하기 위해 필요한 정보예시로 살펴보죠:텍스트 모델 (예: GPT, Claude)→ 대화 내용, 질문, 시스템 프롬프트 등코드 생성 모델 (예: Copilot, Codium)→ 이전 코드, 함수 이름, 주석, 사용 중인 라이브러리 등이미지 생성 모델 (예: DALL·E.. 2025. 3. 31. MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법 MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법🧠 AI 초보~중급 개발자를 위한 MCP 입문 가이드1. MCP의 등장 배경 🧩 Generative AI 시대가 본격화되면서, 다양한 앱과 도구들이 언어모델(LLM)의 힘을 빌려 동작하고 있습니다. 그런데 문제는, 이 모델들이 제대로 기능하려면 ‘문맥(Context)’이라는 게 꼭 필요하다는 것입니다. 하지만 지금까지는 각 회사, 각 프로젝트가 제각각 방식으로 문맥을 전달해왔습니다. 누군가는 자체 API를 만들고, 누군가는 데이터베이스를 직접 붙였습니다. 이로 인해 생긴 문제가 바로…2. 왜 MCP가 필요한가? — N × M 문제 ❌ 다음 상황을 생각해보세요:🧑💻 AI 앱이 10개🔌 데이터 소스나 툴이 10개모든 앱이 모든 도구와 연결되려면, 10 × .. 2025. 3. 30. 💡Agentic AI 시대의 데이터 엔지니어링 혁신 기업 데이터 관리를 재정의하는 AI 에이전트의 등장최근 AI 분야에서는 단순한 생성형 AI(Generative AI)를 넘어서 Agentic AI라는 새로운 패러다임이 주목받고 있습니다. ChatGPT처럼 텍스트를 생성하는 도우미 역할을 넘어, AI 에이전트는 이제 스스로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추기 시작했습니다. 예를 들어 여행을 계획하고, 항공편을 예약하며, 심지어 집 수리를 위한 견적을 비교해 계약까지 할 수 있는 자율적 시스템이 등장한 것이죠. 이러한 변화는 기업의 핵심 업무 중 하나인 데이터 관리(Data Management)에도 커다란 영향을 미치고 있습니다. 이번 글에서는 Debmalya Biswas의 글을 기반으로, Agentic AI가 어떻게 기업의 데이터 카탈로깅(Dat.. 2025. 3. 29. 🤖 과학자의 새로운 동료, AI 공동 과학자(Co-Scientist)의 등장 AI가 과학을 이해하고, 스스로 가설을 세우며, 새로운 발견을 돕는 시대가 왔다! 🧬 과학의 본질, 그리고 AI의 도전과학은 언제나 질문을 던지고, 가설을 세우며, 실험을 통해 검증하는 과정을 거쳐 발전해왔습니다. 하지만 이 과정은 시간이 오래 걸리고, 수많은 시행착오를 필요로 하죠. 그래서 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 이 과정을 가속화하려는 시도들이 이어지고 있습니다. 그리고 구글 논문에서 소개된 ‘AI 공동 과학자(AI Co-Scientist)’는 단순한 데이터 분석 도구가 아니라, 가설 생성부터 검증 제안까지 전 과정에 참여하는 동료 과학자 역할을 목표로 합니다. 🧪🧠🧠 AI 공동 과학자는 어떻게 작동할까?이 시스템은 복잡한 과학적 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 구성 요소를 갖추고 .. 2025. 3. 28. AI 에이전트 시리즈 7 - 경험을 자산으로! 금융에서의 Learning Agent 활용법 📚 AI Learning Agent란?학습하고 성장하는 투자 파트너, Learning Agent! Learning Agent는 과거 경험을 바탕으로 스스로 개선해나가는 AI 시스템입니다. 단순히 규칙에 따라 반응하는 것이 아니라, 경험과 피드백을 통해 스스로 진화하죠. 🌱🔄 Learning Agent의 구성요소Learning Agent는 크게 4가지 핵심 컴포넌트로 이루어져 있어요:구성 요소설명🧠 Learning Element환경에서 학습하고 전략 개선🧾 Critic행동 평가, 피드백 제공⚙️ Performance Element실제 행동 수행💡 Problem Generator새로운 시도 제안으로 학습 극대화이 네 가지가 유기적으로 연결되며, 에이전트는 계속해서 성장하게 됩니다. 🚀💰 금융 .. 2025. 3. 27. AI 에이전트 시리즈 6 - 💸 Utility-Based Agent란? "가장 이득이 큰 선택을 해줘!" 라는 요청에 가장 잘 맞는 AI가 바로 Utility-Based Agent입니다! 🤖💡Utility-Based Agent란?Utility-Based Agent는 가능한 여러 행동 중에서 효용 함수(utility function) 를 기준으로 가장 좋은 결과를 낼 것으로 기대되는 행동을 선택하는 AI입니다. 🎯 🔍 요약하자면:📐 다양한 선택지 중 정량적으로 비교🧠 “이득 vs 손실”을 수치로 평가🔁 상황이 바뀌면 유연하게 전략 수정🧠 구조적 의사결정 프로세스환경 모델링: 주변 환경을 파악하고 상태 정의효용 평가: 각 행동의 효용(utility) 계산행동 선택: 효용이 가장 높은 행동 실행반복 최적화: 다음 상황에서 다시 계산하고 적응💼 금융/트레이딩에서의 .. 2025. 3. 26. AI 에이전트 시리즈 5 - 🧠 Goal-Based Agent란? 📊 Goal-Based 트레이딩 에이전트 만들기 (파이썬 예제 포함) 🧠 Goal-Based Agent란?👉 목표 지향 에이전트 (Goal-Based Agent)는 단순히 현재 상황에 반응하는 것이 아니라, 미리 정해진 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 시퀀스를 계획하고 실행하는 AI 시스템입니다.🎯 핵심 키워드:목표 기반 (Goal-Oriented): "내가 도달해야 할 목표는 무엇인가?"계획 수립 (Planning): "지금 상태에서 어떻게 가야 가장 효율적인가?"유연한 적응력 (Adaptability): 변화하는 환경에서도 목표 달성을 위한 전략을 수정함📌 Goal-Based Agent vs 다른 에이전트 에이전트 종류특징🤏 Simple Reflex현재 상황만 보고 반응함🧱 Model-Based Reflex내부 상태를 유지하면서 반응함🎯 Goal-Base.. 2025. 3. 25. AI 에이전트 시리즈4 - Model-Based Reflex Agent란? 그리고 금융 서비스에서의 활용법 AI Agent는 🤖 주변 환경을 인식하고, 상황에 맞는 행동을 취하는 지능형 시스템입니다. 그 중에서도 오늘 소개할 유형은 바로 Model-Based Reflex Agent입니다. 이 에이전트는 단순히 현재의 입력(Percept)에 반응하는 것에서 그치지 않고, 내부 상태(모델)를 유지하면서 과거의 정보를 기억하고 활용합니다. 🧠🔍 Model-Based Reflex Agent란?Model-Based Reflex Agent는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:🧩 부분 관측 환경에서도 잘 작동합니다.🗃️ 환경의 내부 모델을 유지하여 더 똑똑한 의사결정을 내립니다.🔄 현재 상태 + 내부 상태 모델을 조합하여 행동을 결정합니다.🧠 작동 방식 요약감지(Sense): 현재 상태를 센서로 인식모델 갱.. 2025. 3. 24. [AI 에이전트] 💻 OpenAI Agent SDK – 금융 서비스에 적용해보기 💸📊 최근 OpenAI는 실험적 프로젝트였던 Swarm의 뒤를 잇는 프로덕션 수준의 Agent SDK를 발표했습니다 🚀Swarm을 통해 에이전트 기반 소프트웨어에 대한 가능성을 엿보았다면, 이번 SDK는 실제 제품에 사용할 수 있을 정도로 성숙해졌다고 볼 수 있어요. https://datasciencebeehive.tistory.com/194 OpenAI의 멀티 에이전트 프레임워크, Swarm 🐝 소개OpenAI가 새롭게 Swarm 🐝이라는 실험적인 프레임워크를 발표했어요! 이 프레임워크는 멀티 에이전트 시스템을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하며, 교육용과 실험용 목적으로 설계되었답니다. 🎓datasciencebeehive.tistory.com 이번 포스팅에서는 MacBook에서 OpenAI Agent .. 2025. 3. 22. AI 에이전트 시리즈 - 3. AI Agentic Frameworks(AI 에이전트 프레임워크) 1. 소개 🧠Agentic frameworks(에이전틱 프레임워크)는 AI 시스템이 자율적으로 인지하고, 추론하며, 행동할 수 있도록 하는 혁신적인 패러다임입니다. 기존의 정적인 AI 애플리케이션과 달리, 이 프레임워크는 동적인 의사 결정과 실시간 문제 해결이 가능하도록 설계되었습니다. 특히 금융 서비스 및 알고리즘 트레이딩과 같은 복잡한 분야에서 agentic frameworks는 강력한 역할을 수행하고 있습니다.2. Agentic Frameworks란? 🤖Agentic frameworks는 AI 시스템을 개별적인 "에이전트" 단위로 구성하여 복잡한 작업을 수행하도록 합니다. 이러한 에이전트들은 독립적으로 작동하거나 협업하여 문제를 해결하는데, 이는 인간 조직이 역할을 분담하는 방식과 유사합니다. .. 2025. 3. 21. AI 에이전트 시리즈 - 2. AI 에이전트란 무엇인가? 금융 서비스와 알고리즘 트레이딩에 적용하기 최근 금융 업계에서 AI 에이전트의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 에이전트는 시장 데이터를 분석하고, 거래 결정을 내리며, 자동으로 매매를 실행하는 등 다양한 금융 업무를 수행할 수 있습니다. 이번 글에서는 AI 에이전트가 금융 서비스, 특히 알고리즘 트레이딩에서 어떻게 활용되는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다. AI 에이전트의 정의와 특징AI 에이전트란?AI 에이전트는 환경을 감지하고(Perception), 데이터를 분석하여 최적의 결정을 내린 후(Reasoning), 실행하는(Action) 시스템입니다.금융 시장에서 AI 에이전트는 다음과 같은 방식으로 작동합니다.📊 시장 데이터를 분석하여 변동성을 감지합니다.🧠 최적의 매매 전략을 선택하여 거래를 실행합니다.📈 과거 데이터를 학습하.. 2025. 3. 20. [AI 에이전트] 언제 AI 에이전트를 사용하고 ❌ 언제 피해야 할까? 금융 서비스 예제로 깊이 파헤치기 🏦💡 최근 대형 언어 모델(LLM)과 에이전트 시스템이 발전하면서, 개발자와 기업들은 다음과 같은 중요한 결정을 내려야 한다.규칙 기반 워크플로우를 유지할 것인가?AI 기반의 유연한 에이전트 시스템을 도입할 것인가?특히 금융 서비스에서는 신뢰성, 보안, 효율성이 가장 중요한 요소이기 때문에 더욱 신중한 접근이 필요하다. 이번 글에서는 에이전트를 사용해야 할 때와 피해야 할 때를 금융 서비스 예제를 중심으로 깊이 탐구해보겠다.✅ 에이전트가 필요한 경우1. 복잡한 고객 요청 처리고객이 다음과 같은 질문을 한다고 가정해 보자.포트폴리오 변경을 고려 중인데, 거주 국가와 해외 계좌가 있는 국가의 세금 문제를 확인하고 싶다. 또한, 환율 변동과 금리 인상을 감안했을 때 어떤 옵션이 가장 좋은지 알고 싶다. 이 요청을 .. 2025. 3. 20. 이전 1 2 3 4 ··· 14 다음 more 반응형
