OpenAPI 기반의 규약 중심 개발: LLM과 함께하는 현대적 API 구축
1. 프로젝트 개요: 규약 중심 개발의 실천 사례
최근 GitHub에서 주목할 만한 프로젝트를 발견했다. izzymsft/spec-driven-dev-backend-apis라는 이름의 이 프로젝트는 FastAPI를 활용해 고객 및 주소 관리 시스템을 구현한 백엔드 REST API이다. 핵심 기능은 간단한 CRUD 연산이며, 데이터 저장에는 Azure Cosmos DB를 사용한다. 하지만 진정한 가치는 그 기술적 구현보 ...
6월 25일 22:21에 게시됨
Qwen3-8B로 작업 시간 추정, 믿을 수 있을까?
Qwen3-8B로 작업 시간 추정, 믿을 수 있을까?
많은 기술 팀의 일상에서 간단해 보이지만 골치 아픈 질문이 반복됩니다:
"이 요구사항은 얼마나 걸릴까요?"
프로덕트 매니저는 기대에 찬 눈빛으로, 상사는 뒤에서 지켜보고, 당신은 경험에 의존해 "음... 5일 정도요"라고 대충 답합니다.
하지만 3일 후 권한 검증을 빼먹었고, 연동 테스트 시간을 계산하지 않아 작업 시간 ...
6월 24일 19:30에 게시됨
Ollama로 로컬에서 파인튜닝 모델 실행하기: Open WebUI 실전 가이드
모델 파일부터 대화 인터페이스까지: Ollama와 Open WebUI로 로컬 파인튜닝 모델 배포하기
로컬 대模型을 구축하려는 개발자라면 Ollama와 Open WebUI라는 두 도구를 빼놓을 수 없다. Ollama는 백그라운드에서 모델을 효율적으로 로드하고 실행하는 역할을 담당하고, Open WebUI는 ChatGPT처럼 사용할 수 있는 깔끔하고 현대적인 웹 인터페이스를 제공한다. 하지만 Hugging ...
6월 21일 22:39에 게시됨
대규모 언어 모델의 사고 사슬(Chain of Thought) 기술 심층 분석
1. 사고 사슬(Chain of Thought) 개념의 이해와 중요성
기존의 언어 모델(GPT, T5 등)은 일반적으로 "입력-출력" 방식으로 작동합니다. 즉, 질문이 주어지면 모델이 직접적으로 답변을 생성합니다. 그러나 인간은 문제를 해결할 때, 문제를 이해하고, 단계별로 분해한 후, 점진적으로 추론하여 최종 답변에 도달하는 '단계적 사고' 과정을 거칩니다.
이러한 '단계적 사 ...
6월 20일 16:03에 게시됨
상태 기반 그래프 아키텍처로 구현하는 LLM 애플리케이션: LangGraph의 흐름 제어 핵심 분석
기본 개념: 상태 기반 흐름 설계
LangGraph는 대규모 언어 모델(LLM)과 사용자 정의 함수, 비즈니스 로직을 통합하여 순차적 처리 흐름을 관리하는 프레임워크입니다. 핵심은 StateGraph를 통해 정의된 그래프 구조이며, 이는 복잡한 인공지능 애플리케이션의 흐름을 명확하게 시각화하고 제어할 수 있게 합니다.
흐름의 세 가지 요소: 상태, 노드, 엣지
상태 (State): ...
6월 20일 04:32에 게시됨
Python Turtle 그래픽을 활용한 대규모 언어 모델(LLM) 코드 생성 성능 평가 및 프롬프트 최적화
대규모 언어 모델(LLM)의 기술적 개요
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 파라미터와 연산 능력을 갖춘 머신러닝 아키텍처를 의미합니다. 주로 심층 신경망(Deep Neural Networks) 기반으로 구축되며, 수십억에서 수천억 개의 파라미터를 통해 대규모 데이터를 처리하고 다양한 자연어 처리 및 코드 생성 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 주요 특징으로는 거대한 모델 규 ...
6월 19일 23:35에 게시됨
AI 기반 부동산 3D 가상 전시실 자동 생성 시스템
### 신속한 체험 방법
InsCode(快马) 플랫폼에 접속: https://www.inscode.net
다음 내용을 입력창에 복사하여 붙여넣기:
부동산 중개업자가 평면 설계도를 기반으로 360도 가상 전시실을 자동 생성하는 시스템을 개발하고자 합니다. 이 시스템은 건설 중인 주택이나 공사 중인 실 거주 공간의 평면도를 통해 고객이 몰입감 있게 경험할 수 있는 3D 가상 전시실을 제공 ...
6월 18일 23:47에 게시됨
Seedance 2.0: GDPR를 준수하는 LLM 프롬프트 프레임워크 설계와 구현
Seedance 2.0은 LLM 상호작용의 전체 생명주기에 GDPR 규정 준수를 기본적으로 내장한 프롬프트 프레임워크입니다. "제로 트러스트 데이터 흐름" 원칙을 기반으로, 모든 민감 필드는 모델에 진입하기 전에 클라이언트 측에서 동형 암호화되고, 추론 과정에서 동적 토큰 수준 마스킹을 통해 의미를 유지하면서 비식별화되며, 응답 생성 후에는 변조 불가능한 감사 워터마크 ...
6월 17일 19:30에 게시됨
OpenClaw Skill 시스템 완벽 가이드
1. Skill의 정의
Skill은 SKILL.md 파일을 포함하는 디렉토리로, AgentSkills 규격을 따릅니다. Markdown 명령어를 통해 LLM이 특정 도구나 워크플로우를 활용하는 방법을 가르칩니다.
my-skill/
├── SKILL.md # 필수: 정의 + 지침
├── scripts/ # 선택: 실행 가능한 스크립트
├── references/ # 선택: 필요 시 로드하는 참조 문서
└── assets/ ...
6월 15일 01:10에 게시됨
GraphRAG + GLM-4 기반 《홍루몽》 전편 중국어 검색 증강 시스템 구축
GraphRAG는 그래프 신경망과 검색 증강 생성 기술을 결합한 고급 모델로, 그래프 구조 정보와 외부 지식 검색을 활용하여 텍스트 생성의 품질과 관련성을 향상시킵니다.
graphrag-practice-chinese는 GraphRAG의 응용 예제 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 특징은 OpenAI 모델을 대체할 수 있는 방법을 제공하고, 기존 프롬프트와 문서 분할 방식을 수정하여 GraphRAG의 중 ...
6월 10일 20:38에 게시됨