AI와 게임개발에 관련된 이야기
Lovable.dev AI 소개 Lovable은 노코드 기반의 AI 웹 앱 빌더입니다. 채팅만으로 기술적 지식 없이도 웹사이트와 웹 앱을 즉시 구축할 수 있습니다. 특히 AI 기술을 활용해 풀 스택 웹 애플리케이션 개발을 지원하는 혁신적인 도구입니다. 이제 간단한 설문조사 웹 앱을 만들어보며 Lovable의 강력한 기능을 직접 경험해보겠습니다. 참고로 노코드 자동화툴인 n8n에 대한 내용은 다음 링크에서 확인 가능합니다. Synology […]
서비스 개요 이 프로젝트는 정보 수집부터 학습까지 자동화된 개인 학습 파이프라인입니다. Omnivore를 통해 웹 콘텐츠를 저장하면 웹훅으로 n8n에 자동 전달됩니다. n8n은 AI를 활용해 콘텐츠를 요약하고 주제와 키워드를 추출한 뒤, 플래시카드 형태로 변환하여 구글시트에 저장합니다. 매일 아침 텔레그램으로 전날 수집된 내용의 요약본이 전송되며, FlashCard Deluxe로 카드 학습을 하거나 Streamlit RAG 챗봇으로 심화 학습을 할 수 있습니다. […]
제가 겪은 문제 중 하나는 정보가 너무 많이 쏟아진다는 것이었습니다. 예를 들어, 매일 기술 블로그 글, 최신 뉴스 기사, 새로운 프로그래밍 언어의 튜토리얼, 그리고 각종 기술 문서들이 넘쳐나면서 어느 순간 어떤 정보가 중요한지 정리하기 어려웠습니다. 필요한 내용을 나중에 확인하기 위해 Read-It-Later 앱에 저장했지만, 시간이 지나면서 저장된 글들이 쌓이기만 했습니다. 결국 제대로 소화되지 않는다는 문제가 생겼습니다. […]
웹에서 필요한 정보를 효율적으로 수집하는 것은 현대 데이터 분석의 핵심입니다. 크롤링은 이러한 데이터 수집 과정을 자동화하여 웹사이트에서 대량의 정보를 체계적으로 추출하는 기술입니다. 최근 AI 기술의 발전으로 크롤링 분야에도 혁신이 일어나고 있는데, 그 중심에 Crawl4AI가 있습니다. 이 강력한 파이썬 라이브러리는 LLM(대규모 언어 모델)의 능력을 활용하여 웹 크롤링과 데이터 추출 과정을 획기적으로 간소화합니다. 이 글에서는 Crawl4AI의 특징을 […]
PandasAI는 자연어로 데이터에 질문할 수 있는 혁신적인 파이썬 라이브러리입니다. 이 도구는 데이터 분석과 처리 과정을 크게 간소화하며, 다음과 같은 포괄적인 기능을 제공합니다. 간단히 말해, PandasAI는 Pandas 라이브러리에 AI 기능을 추가한 것으로, 데이터 분석 과정의 효율성을 크게 높입니다. 이 블로그 포스트에서는 PandasAI를 활용한 실제 데이터 분석 및 시각화 과정을 상세히 살펴볼 것입니다. 특히, OpenAI의 GPT 모델과 […]
윈도우에서 파이썬 개발 시 버전이나 라이브러리 충돌이 발생하는 문제를 자주 겪을 수 있습니다. 필자는 맥에서 pyenv를 통해 이러한 문제를 해결했지만 윈도우에서는 pyenv가 동작하지 않아 pyenv-win과 venv를 활용하여 파이썬 개발환경을 구축하게 되었습니다. 이 글에서는 윈도우 환경에서 pyenv-win과 venv를 사용해 파이썬 개발 환경을 설정하고 사용하는 방법을 자세히 설명하려 합니다. 맥에서 pyenv를 사용해 파이썬 버전을 관리하는 방법은 맥북의 파이썬 개발 환경 최적화 : pyenv으로 […]
멀티모달 (multimodal) 기술은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 유형의 정보를 통합하여 처리합니다. 이 기술은 자율주행차, 로봇공학, 인공지능 분야에서 특히 유용하며 다양한 데이터 소스를 결합하여 보다 정확한 분석과 이해를 가능하게 합니다. 이번 포스팅에서는 Ollama에서 작동하는 LLaVA 모델을 활용하여 이미지를 텍스트 정보로 변환하고 이를 ChromaDB에 저장고 검색하는 기능을 구현해 보도록 하겠습니다. Ollama에 대한 내용은 Ollama #1: 비용 걱정 없이 내 컴퓨터에서 제약 […]
파이썬 개발을 하다 보면 다양한 프로젝트에서 동일한 환경을 재현해야 할 때가 있습니다. 이럴 때 pyenv와 requirements.txt 파일을 활용하면 효과적으로 환경을 복제할 수 있습니다. 이 글에서는 파이썬 가상 환경을 pyenv와 requirements.txt를 사용하여 기존 가상 환경에서 새로운 가상 환경을 생성하고, 동일한 환경을 구축하는 과정을 안내합니다. Pyenv의 자세한 사용법은 맥북의 파이썬 개발 환경 최적화 : pyenv으로 파이썬 버전 관리하기 글을 확인하시기 바랍니다. Pyenv로 […]
이번 포스트에서는 AutoGen Studio의 플레이그라운드를 통해 Ollama의 Mistral 모델을 활용하는 과정을 단계별로 소개합니다. 로컬LLM과 AI 기술의 결합을 통해 얻을 수 있는 이점을 집중적으로 탐구하며 Ollama와 AutoGen Studio를 통해 로컬에서 AI 에이전트를 운영하는 실제 사례를 제공합니다. Ollama와 AutoGen Studio 설치가 선행되어야 합니다. 이에 대한 상세한 가이드는 Ollama #1: 비용 걱정 없이 내 컴퓨터에서 제약 없는 LLM […]
AutoGen Studio 개요: AI 주도의 혁신적 콘텐츠 제작 AutoGen Studio는 Microsoft Research에서 개발한 AutoGen 시스템의 일부로, 사용자가 손쉽게 인공지능(AI) 에이전트 팀을 생성하고 관리할 수 있는 도구입니다. 이 플랫폼은 다중 에이전트 워크플로를 정의하고 실행할 수 있는 대화형 인터페이스를 제공하여, 사용자가 학습, 적응 및 협업이 가능한 AI 에이전트를 신속하게 만들어내고 상호 작용할 수 있도록 지원합니다. 즉, AutoGen […]
