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haandol.github.io
12:37
haandol.github.io
Haandol
https://haandol.github.io/
TL;DR
최종 피드 수집: 2025-07-11 11:46
전체 (57)
10d
MCP 서버 프로덕션에 올리기 전에 고려해야 할 것
TL;DR
에이전트에 MCP 서버를 붙이면 MSA 가 된다.
결국 MCP도 모놀리스→MSA 전환과 똑같이 조직·플랫폼·운영을 함께 성숙시켜야 한다.
MCP 에서 제공하는 툴은 에이전트에 컨텍스트로 전달된다.
결국 MCP 를 몇 개
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왜 비즈니스들은 지금 자신만의 챗봇을 만들어야 하는가?
TL;DR
피드백 루프가 없는 GenAI 는 반쪽짜리이다.
피드백 루프를 가진 비즈니스는 좋은 데이터 쌓기가 더 가속화된다.
피드백 루프를 먼저 설계하고, 빨리 출시하자.
시작하며
최근 매니저가 GenAI 챗봇에 대한 인사이트를
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RFTCR - 에이전트 주도 소프트웨어 개발을 위한 새로운 SDLC 프레임워크
TL;DR
바이브 코딩은 에이전트 개발 방법의 한가지 실행방법이고, 에이전트 개발 방법은 SLDC (Software Development Life Cycle) 을 전체 커버하는 더 큰 개념이다.
에이전트 기발 개발은 비즈니스 요구
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쉽게 설명한 에이전트 주도 개발
TL;DR
커서(Cursor)를 쓴다
스펙 문서를 만든다
각 기능을 만든다
배포한다
시작하며
회사에서는 보안 때문에 AI 코딩 어시스턴트를 다 막아두고, 쓰면 오히려 방해가 되는 툴들만 쓰게 허용하고 있어서, 회사 일 할때는 아예
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Claude 로 DOM 구조에 자유로운 웹 스크레이핑 기능을 만들어보기 (Firecrawl clone)
TL;DR
코드는 여기1
웹 페이지의 구조와 무관하게 데이터를 획득할 수 있는 유니버설 솔루션.
하지만 오래된 한국 사이트들은 웹 표준을 무시하는 경우가 많다. (특히 커뮤니티들)
시작하며
거의 10년전 스타트업에서 크롤러를 관리
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Perplexity 는 내부적으로 어떻게 동작할까?
TL;DR
Plan and Solve 기반의 Agentic workflow
시작하며
최근 Perplexity 와 유사하게 동작하는 에이전트를 구현할 일이 있어서 퍼플렉시티가 동작하는 방식을 간단히 정리해본다.
Overview
퍼플
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AI 에이전트 시스템을 설계할 때 알아두면 좋은 내용
TL;DR
에이전트 시스템은 트레이싱 필수
시작하며
요즘 에이전트 기반으로 만들고 있는게 있는데, 백오피스 같은걸 만들때 어떤 부분들이 어떻게 확장되어야 할 지 애매한 부분이 많았다.
본 글에서는 AI 에이전트 시스템의 종류를 대
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SLM 파인튜닝 하기 전에 알아두면 좋은 내용 - 1/2
TL;DR
도메인 특화 모델을 만들어야 한다면 SLM 파인튜닝을 고려해보자
아니면 일단 LLM + RAG 로 시작하자
시작하며
팀에서 코드 생성용 모델을 파인튜닝할 일이 생겨서 한번 해보기로 했다.
SDXL 파인튜닝 같이 Hugg
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AI Agent 개발 할 때 고민해볼 내용
TL;DR
AI Agent 란 특정한 작업을 주어진 리소스를 이용하여 완료할 수 있는 인공지능 기반의 프로그램 이다.
바꿔 말하면, 특정한 작업을 입력받고, 리소스를 할당받아서, 완료조건을 기준으로 반드시 작업을 완료하는 인공지능
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1y
Open WebUI 와 Amazon Bedrock 으로 이용해서 로컬에서 RAG UI 돌려보기
TL;DR
코드1는 여기
시작하며
최근에 다수의 논문을 쉽게 읽으려고 Anthropic 을 결제해서 쓰고 있었는데, Amazon Bedrock 에도 Claude3 Opus 가 나와서 (아직 us-west-2 만 되지만) 결제를 해
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1y
Robotics + AI 트렌드 대충 정리
TL;DR
Pre-trained Foundation Model for Robotics
Leverage Foundation Model for Robotics
시작하며
몇달전 알게된 Rabbit R1 과 MultiOn 이 후 개인적인
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Robotics + AI 트렌드 대충 정리
TL;DR
Pre-trained Foundation Model for Robotics
Leverage Foundation Model for Robotics
시작하며
몇달전 알게된 Rabbit R1 과 MultiOn 이 후 개인적인
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1y
사이드프로젝트로 린스타트업 실천해보기 - 이터레이션 (2/3)
TL;DR
내가 사용자인 프로젝트를 하자.
초기에는 변경에 유연하게 대응할 수 있는 것이 최우선이다.
자주 배포할 수 있도록 적절한 파이프라인을 미리 구축해두자.
메트릭을 먼저 정해서 쌓을 수 있도록 준비하자.
시작하며
지난 글[
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1y
Sagemaker 에서 SDXL LoRA Multi-GPU 파인튜닝하기
TL;DR
코드는 여기1
시작하며
최근에 SDXL 로 파인튜닝 해야할 일이 있어서 파인튜닝을 하려고 했는데, Sagemaker 에서 Multi-GPU 로 파인튜닝을 하는 방법을 찾아보니 없어서 만들어봤다.
당연히 Single GP
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Streamlit + Bedrock SDXL 로 GPU 없이 이미지 생성하기
TL;DR
코드는 여기1
시작하며
얼마전에 M1 맥북에서 SDXL-Turbo 모델을 사용해서 이미지를 생성하는 방법을 소개 했었다.2
이 방법도 나쁘지 않지만, 도커랑 이것저것 띄운 M1 16GB 맥북에게는 상당히 부담스러운 작업
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1y
M1 맥북에서 ComfyUI 로 SDXL-Turbo 로 이미지 생성하기
TL;DR
M1 맥북프로 14인치 16G 모델에서 512x512 이미지 1장에 2~3초 정도 걸린다.
시작하며
최근에 스테이블 디퓨전을 다시 해야할 일이 있어서 팔로우-업을 하고 있는데 SDXL-Turbo1 가 꽤 재미있어 보였다
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1y
사이드프로젝트로 린스타트업 실천해보기 - 준비하기 (1/3)
TL;DR
내가 겪고 있는 문제를 해결하자.
피드백 루프를 초기에 만들자.
돈 안드는 서버리스를 적극 활용하자.
시작하며
최근에 microsaas 에 관심이 생기다보니, 자연스럽게 product market fit 에 대해서도 이
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1y
개발자를 위한 Graph Neural Network (GNN)
TL;DR
GNN 은 인풋도 그래프 아웃풋도 그래프
시작하며
최근에 맡은 업무에서 fraud prevention 을 하고 싶다는 요구사항이 있었다.
대충 들었을 때 기존 임베딩 대신 GNN (Graph Neural Network)
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Bedrock + NLI (Natural Language Inference) 로 제로샷 분류기 만들기
TL;DR
코드는 여기1
시작하며
LLM 텍스트 작업을 하다보면 문장이나 문서에 대한 간단한 분류기가 필요한 경우가 많다.
예전에는 분류기가 필요하면 데이터를 수집해서 모델을 학습해쓰는 것 말고는 딱히 방법이 없었지만, 트랜스포머
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LLM 을 이용해서 웹에서 데이터 추출하기
TL;DR
코드는 여기1
시작하며
요새 다양한 이유로 웹 크롤링을 해야하는 경우가 많다. 그리고 웹 크롤링은 대부분 귀찮다.
웹 크롤링에서 귀찮음은 목적에 따라 크게 2개로 나눠볼 수 있는데,
자바스크립트 헤비한 특정 서비스/페이
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