REST API 설계 원칙 구현 가이드
개요
REST API 설계 원칙에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.
구현 예제
다음은 REST API 설계 원칙의 실제 구현 예제입니다:
Docker 기초 - 컨테이너로 개발 환경 구성하기 구현 가이드
개요
Docker 기초 - 컨테이너로 개발 환경 구성하기에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.
구현 예제
다음은 Docker 기초 - 컨테이너로 개발 환경 구성하기의 실제 구현 예제입니다:
LLM 응답 품질 개선하는 프롬프트 엔지니어링 구현 가이드
개요
LLM 응답 품질 개선하는 프롬프트 엔지니어링에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.
배경
프롬프트 엔지니어링은 ChatGPT, Claude 같은 LLM에서 원하는 결과를 얻기 위한 핵심 기술입니다. Few-shot 학습, Chain-of-Thought, 역할 설정 등의 기법을 활용하면 모델의 응답 정확도와 일관성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히 한국어 처리 시 문맥 제공, 예시 추가, 출력 형식 명시 등의 전략이 효과적입니다. LangChain이나 OpenAI API를 사용해 프롬프트 템플릿을 코드로 구현하고, A/B 테스트를 통해 최적의 프롬프트를 찾는 실전 경험은 AI 서비스 개발자에게 필수적입니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 결합하면 더욱 정확한 도메인 특화 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
Docker 기초 - 컨테이너로 개발 환경 구성하기 구현 가이드
개요
Docker 기초 - 컨테이너로 개발 환경 구성하기에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.
구현 예제
다음은 Docker 기초 - 컨테이너로 개발 환경 구성하기의 실제 구현 예제입니다:
REST API 설계 원칙 구현 가이드
개요
REST API 설계 원칙에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.
구현 예제
다음은 REST API 설계 원칙의 실제 구현 예제입니다:
LLM 에이전트 프레임워크 구축하기 구현 가이드
개요
LLM 에이전트 프레임워크 구축하기에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.
배경
LLM 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 도구를 사용하고 작업을 자율적으로 수행하는 차세대 AI 애플리케이션입니다. ReAct 패턴을 기반으로 LLM이 사고(Reasoning)와 행동(Acting)을 반복하며 복잡한 문제를 해결하는 방식이 주목받고 있습니다. Python으로 간단한 에이전트 프레임워크를 직접 구현하면 LangChain, AutoGPT 같은 도구의 내부 동작 원리를 깊이 이해할 수 있습니다. 함수 호출(Function Calling), 도구 통합, 메모리 관리, 프롬프트 엔지니어링 등 실무에 바로 적용 가능한 핵심 개념을 배울 수 있으며, OpenAI API나 Claude API를 활용해 실제 동작하는 에이전트를 만들어볼 수 있습니다. 한국어 처리에 특화된 도구 통합 예제를 포함하면 국내 개발자에게 더욱 유용한 콘텐츠가 될 것입니다.
REST API 설계 원칙 구현 가이드
개요
REST API 설계 원칙에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.
구현 예제
다음은 REST API 설계 원칙의 실제 구현 예제입니다:
Docker 기초 - 컨테이너로 개발 환경 구성하기 구현 가이드
개요
Docker 기초 - 컨테이너로 개발 환경 구성하기에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.
구현 예제
다음은 Docker 기초 - 컨테이너로 개발 환경 구성하기의 실제 구현 예제입니다:
RAG 기반 한국어 챗봇 구축 구현 가이드
개요
RAG 기반 한국어 챗봇 구축에 대해 알아보고 실제 코드로 구현해봅니다.
배경
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 한계를 극복하는 핵심 기술입니다. LLM은 학습 데이터 이후의 정보나 도메인 특화 지식이 부족하지만, RAG는 외부 문서를 검색해 컨텍스트로 제공하여 정확하고 최신 정보를 답변할 수 있게 합니다. 특히 한국어는 형태소 분석, 임베딩 품질 등의 과제가 있어 영어 대비 구현 난이도가 높습니다. LangChain, FAISS 벡터DB, OpenAI/Claude API를 활용하면 실무에서 바로 사용 가능한 사내 문서 검색 챗봇, 고객 지원 봇 등을 구현할 수 있습니다. 벡터 임베딩, 청킹 전략, 프롬프트 엔지니어링 등 실전 노하우를 배울 수 있어 AI 개발자로서 필수적인 역량을 키울 수 있습니다.