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Model Context Protocol (MCP) 작성 가이드 - 상세 버전Model Context Protocol (MCP)는 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스와 도구에 안전하고 표준화된 방식으로 접근할 수 있게 해주는 개방형 프로토콜입니다^1. 2024년 11월 Anthropic에 의해 발표된 이 프로토콜은 AI 애플리케이션의 USB-C 포트라고 할 수 있으며, 다양한 데이터 소스와 도구들을 표준화된 방식으로 연결할 수 있게 해줍니다^2.MCP가 해결하는 핵심 문제기존 AI 시스템들은 각각의 데이터 소스마다 별도의 커스텀 통합이 필요했습니다^3. 이는 개발 복잡도를 증가시키고, 확장성을 제한하며, 보안 문제를 야기했습니다^4. MCP는 이러한 문제들을 해결하기 위해 다음과 같은 핵심 가치..

LangGraph 개발 가이드 요약LangGraph란?LangGraph는 LLM(대형 언어 모델) 기반의 복잡한 AI 워크플로우를 상태 기반 그래프 구조로 설계할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. 여러 에이전트(Agent)와 작업 단계를 노드(Node)와 엣지(Edge)로 모델링하여, 복잡한 분기, 반복, 상태 관리, 사람-AI 협업 등을 체계적으로 구현할 수 있습니다[1][2][3].LangGraph의 핵심 개념개념설명예시상태(State)대화 컨텍스트, 중간 결과 등 모든 정보를 저장하는 데이터 구조이전 대화 내용, 설정, 검색 결과 등노드(Node)실행 가능한 작업 단위(Python 함수)검색, 응답 생성, API 호출 등엣지(Edge)노드 간의 연결 및 흐름 제어조건부 실행, 순차 실행, 분기 ..

자연어-SQL 변환 쿼리의 자동 검증: 방법론적 탐구 및 분석초록본 보고서는 자연어 질의를 SQL로 변환하는(Natural Language to SQL, NL2SQL) 과정에서 생성된 쿼리의 유효성을 사람의 개입 없이 자동으로 검증하는 방법론에 대한 포괄적인 탐구 및 심층 분석을 제공한다. 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM) 기반의 NL2SQL 시스템이 발전함에 따라, 단순히 쿼리를 생성하는 것을 넘어 그 결과물의 신뢰성, 정확성, 그리고 의미적 충실도를 보장하는 것이 핵심 과제로 부상하고 있다. 본 보고서는 먼저 기존 평가 지표인 완전 일치(Exact Match, EM)와 실행 정확도(Execution Accuracy, EA)의 한계를 심도 있게 분석하며, 특히 실행 정..

LLM 핵심 기술 심층 분석 2025년, 거대 언어 모델의 현주소와 미래 단순한 '규모의 경쟁'을 넘어 '효율성'과 '신뢰성'이 핵심이 된 LLM 기술 패러다임의 변화를 시각적으로 탐구합니다. 현대 LLM 아키텍처의 진화 LLM의 근간인 트랜스포머 아키텍처는 특정 작업에 최적화된 형태로 분화했으며, 최근에는 막대한 연산 비용 문제를 해결하기 위해 '전문가 혼합(MoE)' 구조가 대세로 자리 잡았습니다. 이는 모델의 전체 파라미터 수를 늘리면서도, 추론 시 활성화되는 파라미터를 제한하여 효율성을 극대화하는 방식입니다. ..

대규모 언어 모델의 최신 기술 동향: 아키텍처, 정렬, 그리고 미래 전망 (2025년 6월 기술 보고서)요약: 2025년 중반 현재, 대규모 언어 모델(LLM)의 지형은 근본적인 패러다임 전환을 겪고 있습니다. 여전히 중요하지만, 규모의 단일한 추구가 지배하던 시대는 계산 효율성과 실용적이고 신뢰할 수 있는 배포라는 이중의 초점을 특징으로 하는 더 성숙한 단계로 나아가고 있습니다. 이 보고서는 이러한 진화를 뒷받침하는 핵심 기술에 대한 포괄적인 기술 분석을 제공합니다. 지배적인 추세로는 밀집 네트워크(dense network) 훈련의 막대한 비용을 관리하기 위한 희소 전문가 혼합(MoE) 모델로의 아키텍처 전환과, 모델 맞춤화를 대중화하기 위한 저랭크 적응(LoRA)과 같은 매개변수 효율적 미세조정(PE..

바이브 코딩의 시대 패러다임 전환 새로운 프로그래머 숨겨진 위험 미래 항해법 전망 에이전트의 시대, 인간 프로그래머의 미래 AI가 코드를 작성하는 '바이브 코딩' 패러다임이 도래했습니다. 이는 단순한 기술 변화를 넘어, 개발자의 역할과 책임, 그리고 소프트웨어 개발의 본질 자체를 재정의합니다. 이 보..

Git 학습 가이드 1. 시작하기 2. 설치/설정 3. 저장소 관리 4. 핵심 워크플로우 5. 브랜치 6. 원격 저장소 7. 고급 팁 8. 마무리1. Git 시작하기: 버전 관리의 첫걸음이 섹션에서는 Git이 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 자주 함께 언급되는 GitHub와는 어떤 차이가 있는지 알아봅니다. 버전 관리의 기본 개념을 이해하여 앞으로의 학습을 위한 탄탄한 기초를 다집니다.1.1. Git이란 무엇인가?Git(깃)은 파일의 변경 사항을 추적하고 여러 사용자 간의 작업을 조율하는 분산 버전 관리 시스템(Distributed Version Control System, DVCS)입니다. 소프트웨어 개발, 특히 여러 프로그래머가 협력하여 소스 코드를 관리할 때 주로 사용됩니다. Git은 2005년 리..

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) AI 통합의 미래: M x N 복잡성에서 M + N 단순성으로 AI 통합의 핵심 과제 AI 모델과 수많은 외부 도구를 연결하는 작업은 기하급수적으로 복잡해집니다. MCP는 이 문제를 해결하기 위한 표준화된 해법을 제시합니다. 문제: M x N 통합의 복잡성 앱 1 앱 2 ..

MCP 서버 개발 과정 요약 및 단계별 예시 코드MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 모델과 다양한 툴(도구), 리소스, 프롬프트 등을 연결해주는 표준화된 서버입니다. 아래는 MCP 서버 개발 과정을 단계별로 쉽게 설명하고, 각 단계마다 예시 코드를 제공합니다.1. MCP 서버 구조 및 기본 개념MCP 서버는 리소스 제공, 도구 실행, 프롬프트 처리 등 세 가지 주요 역할을 담당합니다.구성 요소: 클라이언트, API 게이트웨이, 마이크로서비스(도구), 데이터베이스, 메시지 브로커, 모니터링/로깅, 보안, 배포/오케스트레이션 등[2][3][4].2. 개발 환경 준비Python: fastmcp 또는 mcp 패키지 활용Node.js/TypeScript: mcp-framework 활용C..

지능형 에이전트 탐구 (심화) 개요 핵심 비교 에이전트 워크플로우 서비스 아키텍처 운영 가이드 개요 핵심 비교 에이전트 워크플로우 서비스 아키텍처 운영 가이드 LangGraph 기반 지능형 에이전트 서비스화 단순..

우리가 분석환경 설정에 소요되는 시간이 많다. 이런 부분은 자동화 스크립트를 이용하면 쉽고 빠르게 진행할 수 있다. 리눅스 분석환경 자동설정을 위한 shell script를 만들어 보자. 1. shell 스크립트 만들기. 간단하게 새 파일 생성후 첫번째 줄에 아래와 같이 작성하고 시작하자. 아래와 같이 작성을 마치고 저장하자. #!/bin/bash echo "Start env_setup shell script!!" exit 0 실행 방법은 아래와 같이 sh, bash 또는 파일명 입력 중 마음에 드는 방법으로 실행시킬 수있다. 1) sh env_setup.sh 2) bash env_setup.sh 3) ./env_setup.sh 추가적으로 필요 시 실행권한을 설정해 주면 실행에 자유롭다. chmod 75..

간단한 정규식을 이용하여 날짜형태의 포맷을 확인하였다. digit type 및 자리수를 명시하여 boolean값으로 return하는 함수를 만들어 보았다. import re def check_date_format(input_date): regex = r'\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2}' return bool(re.match(regex, input_date)) print(check_date_format("2022-05-30 18:30:25")) print(check_date_format("2022-5-3 18:30:25")) print(check_date_format("2022-5월-3일 18:30:25")) 결과 True False False 추가로, 입력받은 Text가..