서버구축 (WEB,DB)408 728x90 728x90 LlamaParser + LangChain + Vector DB로 완성하는 RAG 문서형 AI 챗봇 왜 문서 기반 챗봇인가?오늘날 대부분의 기업 정보는 아래와 같은 형태로 존재합니다.📄 PDF 제품 매뉴얼📊 Excel 실적 보고서📑 내부 정책 문서 (Word)🖼️ 이미지 포함된 PPT 발표자료이러한 비정형 문서들은 단순 텍스트가 아니기 때문에, AI가 직접 이해하기 어렵습니다.→ 그래서 문서 → 정제된 텍스트 → 벡터화 → 검색 기반 AI 응답이라는 전체 파이프라인이 필요합니다.전체 파이프라인 구성도문서 업로드 → LlamaParser 파싱 → LangChain 분할 → 임베딩 → 벡터 DB 저장 → 질문 임베딩 → 벡터 검색 → RAG 응답 생성1️⃣ 문서 업로드 └── PDF, PPT, Word, Excel 등 다양한 포맷의 비정형 문서 ↓2️⃣ 문서 파싱 (LlamaPa.. 2025. 8. 3. Unregistry & docker pussh: 개발자 친화형 초경량 이미지 레지스트리 Unregistry는 Docker 데몬의 로컬 저장소를 직접 활용하여 이미지를 저장하고 서빙하는 초경량 컨테이너 이미지 레지스트리입니다. 기존 Docker 이미지 배포 방식에 존재하던 불편함을 해소하기 위해 만들어졌으며, 특히 다음과 같은 사용자의 고충을 해결합니다:기존 방식문제점Docker Hub, GHCR 등 퍼블릭 레지스트리코드 노출 위험 또는 유료 구독 필요자체 레지스트리 운영추가 인프라 및 보안 관리 필요docker save; ssh docker load전체 이미지 전송 (중복 레이어 포함)원격 서버에서 재빌드시간 소모, 실패 가능성 ↑🛠️ “그냥 A에서 B로 이미지만 옮기고 싶은데 왜 이렇게 복잡한가요?” → Unregistry + docker pussh가 그 해답입니다.핵심 기능 요약기.. 2025. 8. 2. 실시간 데이터 백엔드 분석법 모듈형 플랫폼 Moose, ClickHouse, Redpanda 구축 기존 데이터 분석 백엔드 구축의 문제점복잡한 인프라: Kafka + ClickHouse + dbt + Airflow + API 서버 각각 관리스키마 불일치: 데이터베이스, API, 메시지 포맷 간 동기화 어려움개발 속도 저하: 로컬 테스트 환경 구축 복잡, 긴 피드백 사이클SQL 중심 개발: 복잡한 비즈니스 로직을 SQL로만 처리하는 한계Moose의 해결책: TypeScript/Python 코드 기반으로 전체 데이터 파이프라인을 통합 관리Moose 아키텍처┌─────────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐│ Data Sources │────▶│ Moose │────▶│ ClickHouse ││ (API, Kafka) │.. 2025. 7. 25. AI 멀티 에이전트 MTA(Mail Transfer Agent) 지능형 이메일 처리 자동화 시스템 개요핵심 목표지능형 메일 처리: AI를 활용한 메일 작성, 발송, 추적, 분석의 완전 자동화보안 강화: 실시간 위협 탐지 및 대응효율성 극대화: 멀티 에이전트 협업을 통한 병렬 처리확장성: 마이크로서비스 기반의 유연한 구조전체 시스템 흐름graph TB A[사용자 요청/이벤트] --> B[PromptPlanner Agent] B --> C[MailComposer Agent] C --> D[SecurityAuditor Agent] D --> E[FastSender Agent] E --> F[DeliveryChecker Agent] F --> G[TrackingAgent] G --> H[EffectAnalyzer Agent] H --> I[결과 리포트/대시보.. 2025. 7. 24. Gemini CLI & MCP Agent 활용 Kubernetes 클라우드 자동화 설계 및 배포 아키텍처 시스템 구성도핵심 구성 요소Gemini CLI: Google의 AI 모델을 터미널에서 직접 실행MCP (Model Context Protocol): AI 에이전트 통합 및 작업 자동화Kubernetes: 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼GitOps: 선언적 인프라 관리 방식환경 구성 및 설정Gemini CLI 설치 및 설정# Gemini CLI 설치pip install google-generativeai# 환경변수 설정 (.zshrc 또는 .bashrc)export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="your-project-id"export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"# API 활성화 확인gcloud se.. 2025. 7. 20. 이전 1 2 3 4 ··· 82 다음 728x90 728x90
