Gemini16 728x90 벡터DB 없이도 되는 보안 컴플라이언스 RAG: Gemini File Search 활용법 왜 Gemini File Search 기반 RAG가 훨씬 쉬운가1) 일반적인(수동) RAG 파이프라인일반적인 RAG는 보통 이런 구성입니다.문서 수집 · 정규화 (PDF → 텍스트 추출)청킹 로직 설계 (문단/조문 기준 분할, 길이/오버랩 튜닝)임베딩 모델 선택 및 임베딩 생성벡터 DB 설치/운영 (Postgres+pgvector, Pinecone, Weaviate, ES 등)검색 쿼리 작성 (kNN, 필터, 랭킹 등)검색 결과를 모델 프롬프트에 주입하는 래퍼 코드 작성추후 문서 추가/수정/삭제 시 인덱스 동기화, 재임베딩 등 관리특히 국가 법령·내부 규정 같이 계속 개정·갱신되는 문서는 “버전 관리 + 인덱스 재생성 + 운영 서버 안전성”까지 고민해야 해서 보안팀 입장에선 운영 리스크가 커집니다.2) .. 2025. 11. 18. AI의 새 물결 — 인프라·창작·로봇까지 진화한 한 주 정리 엔비디아 × 한국 — “AI 인프라 시대의 서막”젠슨 황 CEO가 APEC CEO Summit에서 한국에 26만여 대의 GPU 공급 계획을 발표.삼성전자, SK, 현대차 등과의 협력으로 국가 단위 AI 인프라 구축이 본격화됩니다.정부와 기업이 함께 AI 데이터센터·전력·인재를 묶은 주권형(Sovereign) AI 전략을 강화하는 모습입니다.👉 핵심 의미한국이 글로벌 AI 생태계의 ‘훈련 허브’로 부상.앞으로 더 많은 초대형 모델과 맞춤형 AI 서비스가 국내에서 직접 학습·운영될 가능성이 큽니다.OpenAI — “2028 완전 자동화 연구원”샘 알트만이 2028년까지 AI가 스스로 연구하는 시스템을 만들겠다고 발표했습니다.동시에 안전 추론 모델 gpt-oss-safeguard(20B·120B 규모)를 공.. 2025. 11. 1. AI 프롬프트 엔지니어링 종합 가이드: ChatGPT·Claude·Gemini·LLaMA·Mistral 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원칙명확한 목표 설정원하는 결과(요약, 번역, 코드, 글쓰기)를 구체적으로 명시합니다.예: "Python으로 팩토리얼 함수 작성해줘."컨텍스트 제공모델이 더 정밀한 답변을 하도록 배경과 상황을 설명합니다.예: "보안팀 내부 사용자 교육용으로, 초보자도 이해할 수 있게 설명해줘."예시 활용 (One-shot / Few-shot)원하는 입력과 출력을 프롬프트에 직접 포함해 안내합니다.예: "입력: 5 → 출력: 25 (제곱), 입력: 7 → 출력: 49"출력 형식 지정목록, 표, 마크다운 등 원하는 결과 형식을 정하면 일관성이 높아집니다.예: "결과를 표 형식으로 정리해줘."복잡한 작업 분할큰 문제를 단계별로 나눠 질문합니다.예: "먼저 아키텍처를 설명하고, 이후 보안 점검 포인트.. 2025. 8. 29. AI 코드 에이전트 자동화 개발 업무 시각화 개발보드 UI, vibe-kanban 체험 vibe-kanban은 BloopAI에서 개발한 오픈소스 툴로, AI 코딩 에이전트(예: Claude Code, Gemini CLI, Codex 등)를 Kanban 보드 형태로 관리할 수 있게 해줍니다. 즉, 여러 AI 에이전트에 개발 업무를 맡기고, 이를 기획→실행→코드 리뷰→PR 생성 등으로 흐름을 시각적으로 관리할 수 있는 도구입니다.주요 기능에이전트 전환: Claude, Gemini, Codex 등의 에이전트를 손쉽게 전환하며 사용병렬 및 순차 실행: 여러 에이전트를 동시에 또는 순차적으로 운영 가능실시간 리뷰 & Dev 서버 실행: 작업 결과 즉시 리뷰하고 실행 서버를 띄워볼 수 있음작업 상태 추적: 각 Task 진행 상태 (To Do → In Progress → Done 등)를 직관적으로 추적.. 2025. 7. 23. Gemini 전환 열풍! AI 사용자들이 ChatGPT에서 갈아타는 선택 이유 최근 AI 챗봇 시장에서 흥미로운 변화가 일어나고 있습니다. 바로 구글의 Gemini로 이동하는 사용자가 급증하고 있다는 것인데요. 이는 단순한 신제품 효과를 넘어선 현상입니다. 왜 사람들이 Gemini를 선택하는지, 그리고 어떻게 활용하면 좋을지 알아봅니다.📊 Gemini vs ChatGPT: 핵심 차이점 심층 분석1. 기술적 스펙 비교모델 성능Gemini: Gemini 1.5 Pro 모델 기반으로, 최대 100만 토큰(약 75만 단어)의 컨텍스트 처리 가능ChatGPT: GPT-4-turbo 기반으로 128K 토큰 처리이 차이는 실제 사용에서 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, 300페이지 분량의 보고서를 한 번에 분석하거나, 3시간짜리 회의 녹취록을 전체적으로 이해하고 요약할 수 있다는 의미입니다... 2025. 7. 17. 이전 1 2 3 4 다음 728x90 728x90
