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매번 Git Clone하고, 폴더 들어가서... 귀찮지 않으셨나요? 이 글에서는 파이썬 스크립트 하나로 Git 저장소를 복제(clone)하고, 원하는 파이썬 파일까지 바로 실행하는 초간단 자동화 방법을 알려드립니다. 반복 작업은 이제 그만!안녕하세요! 코드를 사랑하는 여러분. 😊 개발 프로젝트를 새로 시작하거나, 다른 사람의 코드를 테스트해볼 때마다 반복하는 작업이 있죠. 바로 터미널을 열고, `git clone [저장소 주소]`를 입력하고, `cd [폴더명]`으로 이동해서, `python [파일명].py`를 실행하는 과정 말이에요. 저도 이 과정이 은근히 귀찮게 느껴질 때가 많았어요.그래서 오늘은 이 모든 과정을 단 한 번의 파이썬 스크립트 실행으로 끝내는 방법을 공유해볼까 합니다. 이 방법을 사용하..

영상 기본 정보 : https://youtu.be/aFbQrHlQ3aQ?si=Y1yUSP5jg1mUhAXI영상 제목[모두콘2024] 성공하는 AI 프로젝트의 A to Z 전략과 성장 마인드셋 - 오순영 (과실연 AI미래포럼)채널명: 모두의연구소영상 길이: 33분 15초게시일: 2025-01-21 한 줄 핵심 요약24년 경력의 AI 프로덕트 개발 전문가가 생성 AI 시대에 성공적인 프로젝트를 위한 핵심 전략, 기술 트렌드, 그리고 개발자가 갖추어야 할 성장 마인드셋을 종합적으로 제시하는 강연입니다. 상세 분석 및 요약AI 도입, '신입사원 온보딩'과 같다본 강연에서 연사는 생성 AI가 이제 과장된 기대의 단계를 지나 실제 제품과 서비스로 구현되는 '제품화' 단계에 진입했다고 진단합니다. 그는 기업이 생성 ..

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..

Large Language Model의 핵심 기술에 대해서 궁금증을 해소해 봅시다. LLM 핵심 기술 심층 분석2025년, 거대 언어 모델의 현주소와 미래단순한 '규모의 경쟁'을 넘어 '효율성'과 '신뢰성'이 핵심이 된 LLM 기술 패러다임의 변화를 시각적으로 탐구합니다.현대 LLM 아키텍처의 진화LLM의 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.트랜스포머 (2017) 인코더-온리 (BERT)디코더-온리 (GPT)인코더-디코더 (T5) 전문가 혼합 (MoE..

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..

Git은 자연스러운 것...자! 시작해 봅시다~ 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 코..

LLM은 외부 도구와 어떻게 통신을 하는가.. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)AI 통합의 미래: M x N 복잡성에서 M + N 단순성으로AI 통합의 핵심 과제AI 모델과 수많은 외부 도구를 연결하는 작업은 기하급수적으로 복잡해집니다. MCP는 이 문제를 해결하기 위한 표준화된 해법을 제시합니다.문제: M x N 통합의 복잡성앱 1앱 2앱 M 도구 1도구 2도구 N모든 앱이 모든 도구와 개별적으로 연결되어 개발 및 유지보수가 비효율적입니다.해결책: MCP의 M + N 표준화앱 1앱 2앱 MMCP 도구 1도구 2도구 NMCP가 '범용 어댑터' 역할을 하여 모든 시스템이 표준화된 방식으로 통신합니다.MCP 핵심 아키텍처MCP는 명확하게 역할이 분담된 클라이언트-서버 모델을 기반으로 동작하여 모듈성, ..

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..