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구글 Gemini CLI, 이제 터미널도 생각한다 2025년 6월, 구글은 단순한 개발 도구 그 이상인 Gemini CLI를 공개했습니다. 기존의 터미널이 단순한 명령어 실행기였다면, 이제는 AI가 함께 생각하고 행동하는 동료로 진화한 셈입니다.🧠 Gemini CLI는 무엇이 다른가?Gemini CLI는 구글의 대형 언어 모델 Gemini 2.5 Pro를 기반으로 한 AI 터미널 에이전트입니다. 단순한 명령어 응답이 아니라, 문제를 생각(Reason)하고 → 행동(Act)하고 → 관찰(Observe)하며 계속 학습합니다. 이걸 ReAct 루프라고 부릅니다.✨ 실제 사용 예시“HTML, CSS, JS로 간단한 투두 앱을 만들어줘”라고 입력하면,필요한 파일을 계획하고,코드를 생성한 뒤,파일 저장 전에 사용자에게 허락을 받고,문제 발생 시 다시 수정까지 합.. 2025. 7. 8.

💡 AI 개발을 위한 2025년 필수 개념 15가지 1. 대형 언어 모델 (Large Language Models, LLMs)정의:대형 언어 모델은 인터넷, 책, 논문, 코드 등으로 구성된 대규모 말뭉치를 바탕으로 학습된 신경망 모델입니다. 입력된 문장을 바탕으로 다음에 올 단어(토큰)를 예측하는 방식으로 작동합니다. 작동 원리:LLM은 대부분 트랜스포머(decoder-only) 기반 모델로, 문맥을 고려하여 다음 토큰의 확률 분포를 생성합니다. 이 분포에서 샘플링하여 문장을 만들어냅니다. 수십억 개 이상의 파라미터를 학습하여 범용적인 자연어 이해 및 생성 능력을 갖습니다. 금융 예시:GPT-4 API를 이용해 실적 발표문 요약 자동화"5년간의 애널리스트 레포트를 요약해서 핵심 리스크 요인을 뽑아줘" 같은 분석 자동화포트폴리오 설명서 자동 생성: “이 포.. 2025. 7. 3.

LLM을 이용하여 지식 그래프로 시각화하기 Auto Schema KG Knowledge Graph 🧠 LLM과 지식 그래프(KG)의 만남이 이렇게까지 강력할 줄은 몰랐습니다.이번 글에서는 AutoSchemaKG 프레임워크를 바탕으로, 기술주들 간의 협력, 경쟁, 종속 관계를 자동 추출하고, 그것을 실시간 RAG 시스템에 통합하는 전 과정을 소개하겠습니다.🧩 목표입력 데이터: 기술주 관련 기사/리서치/IR 문서 (ex. 엔비디아, 애플, 테슬라, 마이크로소프트 등)출력 목표: 기업 간 관계 그래프 + RAG 기반 질문 응답 시스템예시 질문: “애플은 어떤 기업에 의존하고 있나요?” “엔비디아와 경쟁하는 회사는 어디인가요?”1. 기술주 문서 수집 및 전처리📄 sample_tech_articles.txt- Nvidia provides GPUs to OpenAI, integrated into Micro.. 2025. 7. 2.

👩‍💻 작은 개발팀의 생산성을 폭발시킨 3가지 AI 에이전트 👩‍💻 작은 개발팀의 생산성을 폭발시킨 3가지 AI 에이전트실제 매일 쓰는 도구들 — 당신도 곧 쓰게 될 겁니다금융 데이터 사이언티스트로서 저는 단순히 모델을 만드는 것만으로는 부족하다는 걸 잘 압니다. 실험 속도, 코드 품질, 결과 해석력 — 이 모든 것이 함께 갖춰져야 경쟁력이 생기죠. 하지만 현실은 다릅니다. 시장 데이터는 계속 쏟아지고, 분석 모델은 복잡해지고, 실험을 반복할 시간은 늘 부족합니다. 그래서 저는 "혼자라도 3~5명의 몫을 해줄 수 있는 도구"를 찾기 시작했고, 그 답은 바로 AI 기반 개발 에이전트였습니다. 아래는 제가 실제로 매일 사용하며, 개발 속도는 물론 실험 반복과 코드 품질까지 올려준 3가지 필수 AI 도구입니다. 1. 🧠 Cursor – AI 페어 프로그래머기능 .. 2025. 7. 1.

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