Data Vision

클라우드플레어 원격 MCP 서버 가이드클라우드플레어(Cloudflare)는 최근 원격 Model Context Protocol(MCP) 서버를 구축하고 배포할 수 있는 기능을 제공하여, AI 에이전트 개발자들에게 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 이제 로컬 환경에 MCP 서버를 설치하지 않고도, 클라우드 기반에서 다양한 AI 도구와 서비스를 연결할 수 있게 되었습니다.🌐 원격 MCP 서버란?MCP는 AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호작용할 수 있도록 설계된 프로토콜입니다. 기존에는 로컬 환경에서 MCP 서버를 실행해야 했지만, 클라우드플레어의 지원으로 이제는 인터넷을 통해 접근 가능한 원격 MCP 서버를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 웹 기반 인터페이스나 모바일 앱에서도 MCP를 활용할 ..

Open RAG Eval: 오픈 소스 RAG 성능 평가 프레임워크Vectara와 워털루대학교가 공동 개발한 오픈 소스 RAG 성능 평가 프레임워크인 Open RAG Eval은 RAG 시스템의 품질을 정량적으로 측정하고 개선하는 데 매우 유용한 도구입니다. 특히 기업 환경에서 RAG 기반 AI 시스템을 운영하거나 도입하려는 개발자와 연구자에게 실질적인 도움을 줄 수 있습니다. 🔍 Open RAG Eval이 필요한 이유RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 지식을 검색하여 LLM의 응답 정확도를 높이는 기술로, 환각(hallucination)을 줄이고 최신 정보를 반영하는 데 효과적입니다. 그러나 RAG 시스템의 성능을 평가하는 것은 복잡하며, 기존에는 주관적인 판단이나 수..

🤖 AI Agent Framework : AutoGPT vs CrewAI 비교 분석1. AutoGPT간단한 설명"혼자서 알아서 다 하는 AI 비서" 같은 존재입니다.주요 특징사용자가 큰 목표만 주면 AI가 스스로 세부 계획을 세우고 실행함예를 들어 "내 웹사이트 SEO를 개선해줘"라고 하면:사이트 분석문제점 파악개선점 도출수정 작업 실행이런 식으로 혼자서 모든 과정을 수행2. CrewAI간단한 설명"협업하는 AI 팀" 같은 존재입니다.주요 특징여러 AI가 각자 역할을 맡아 팀처럼 일함예를 들어 "새로운 웹사이트를 만들어줘"라고 하면:PM 역할 AI: 요구사항 분석, 기획개발자 역할 AI: 코드 작성리뷰어 역할 AI: 품질 검사이런 식으로 역할을 나눠서 협업🤔 차이점 비교1. 작업 방식AutoGPT: ..

🧠 LangChain과 LangGraph를 활용한 AI 에이전트 구현 가이드🧩 시나리오"고객 데이터에서 VIP 고객을 선별하고, 각 고객에게 맞춤 이메일을 생성한 뒤, 이를 검토하고 발송 대기 리스트에 올려라."✅ 전체 구성 흐름[1] Goal 설정 ↓[2] LLM Reasoning → 어떤 고객이 VIP인지 판단 ↓[3] Tool 사용 → Google Sheets에서 고객 데이터 가져오기 ↓[4] Tool 사용 → OpenAI로 이메일 작성 ↓[5] Tool 사용 → 이메일 품질 검토 (Self-critique) ↓[6] 저장 또는 전송 준비🛠️ 사용 기술LangChain (에이전트 프레임워크)OpenAI GPT-4 APIGoogle Sheets API (또는 임시 CSV)@tool 데코레이터를 ..

🤖 "AI 에이전트"가 뭐길래? – ChatGPT보다 똑똑한 AI의 등장요즘 어디서든 들려오는 말,"에이전트 기반 AI가 대세야","AI가 이제 스스로 생각하고 행동한대!"하지만 도대체 AI 에이전트가 뭐길래 이렇게 화제일까요?이 글에서 딱 3단계로 쉽게 설명해드릴게요. 유튜브 영상으로 보기 : https://youtu.be/7rP1rfTdRHY 🪜 1단계 – LLM: 텍스트만 잘 쓰는 AI 조수우리가 자주 사용하는 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI는모두 LLM(Large Language Model)이라는 기술 위에 만들어진 챗봇이에요.말 그대로 말을 잘하는 AI죠.📌 예시:"고객에게 보낼 감사 이메일 써줘"ChatGPT는 정중하고 친절한 이메일을 뚝딱 써줍니다.하지만 그 다음에..