반응형 AI Agent13 SLM 완전 정복 | 2026년 인공지능 트렌드 '소형 언어 모델'이 뜨는 이유와 도입 가이드 2026년 AI 트렌드의 핵심, 소형 언어 모델(SLM)에 대해 알고 계신가요? 천문학적인 비용의 LLM 대신 왜 기업들이 SLM에 주목하는지, 그 정의부터 장점, 도입 방법, LLM과의 상세 비교까지 초보자의 눈높이에서 쉽고 자세하게 정리해 드립니다. 인공지능 전환(AX)의 필수 가이드를 확인하세요.SLM 완전 정복 | 2026년 인공지능 트렌드 '소형 언어 모델'이 뜨는 이유와 도입 가이드"요즘 AI가 대세라는데, 우리 회사나 내 업무에 직접 쓰려니 비용도 너무 비싸고 보안도 걱정되지 않으셨나요?"저도 처음에는 챗GPT 같은 거대 모델이 무조건 최고인 줄 알았어요.하지만 막상 실무에 적용해 보니 응답 속도가 느리거나 엉뚱한 대답(환각 현상)을 하는 경우를 보며 고민이 많아지더라고요. :(그런데 최근 .. 2026. 4. 29. 2026년 SLM 완전 정복 | '거대함'을 넘어 '정밀함'으로, AI 비즈니스 효율 높이는 법 총정리 2026년 SLM 완전 정복 | '거대함'을 넘어 '정밀함'으로, AI 비즈니스 효율 높이는 법 총정리요즘 인공지능(AI) 소식 들으면 "모델이 얼마나 크냐", "파라미터가 몇 조 개냐" 하는 이야기 때문에 머리 아프셨죠?저도 처음에는 무조건 덩치가 커야 똑똑한 줄로만 알았습니다.하지만 2026년 현재, 분위기는 완전히 바뀌었습니다. :)실제로 거대 모델(LLM)을 업무에 도입했던 기업들이 천문학적인 비용과 응답 지연 시간 때문에 고생하는 모습을 자주 보게 되는데요.이제는 무겁고 느린 공룡 같은 AI 대신, 내 손안에서 빠르고 정확하게 움직이는 소형 언어 모델(SLM)이 대세가 되었습니다.그래서 이번 글에서는 2026년 AI 패러다임의 핵심인 SLM의 개념부터 실제 비즈니스 활용 방법, 그리고 비용 절감.. 2026. 4. 29. OpenAI API를 활용한 챗봇 만들기: Responses 객체, 함수 호출(Function Calling) 중심 실전 가이드 OpenAI API를 활용한 챗봇 만들기: Responses 객체, 함수 호출(Function Calling) 중심 실전 가이드요즘 챗봇 하나쯤은 누구나 만들어보고 싶지 않으신가요? OpenAI API의 Responses 객체만 잘 활용해도, 꽤나 똑똑한 챗봇을 뚝딱 만들 수 있습니다! 안녕하세요, 개발자 여러분! 오늘은 OpenAI API를 활용한 챗봇 만들기에 대해 아주 실용적인 내용을 소개해 드리려 합니다. 특히 Responses 객체를 중심으로, OpenAI GPT-4 모델을 직접 호출하고 원하는 방식으로 응답을 처리하는 실전 코드 예제까지 담아볼게요. 초보자도 따라할 수 있도록 환경설정부터 챗봇 완성까지 하나하나 쉽게 풀어드립니다. 단순한 이론 설명이 아니라, 실제로 돌아가는 코드 중심으로 준.. 2025. 8. 4. Google Agent to Agent (A2A) 이용한 Agent 구현 Google Agent to Agent (A2A) 이용한 Agent 구현한 명의 에이전트만으로 부족한 시대! 구글 Google Agent to Agent (A2A)로'에이전트 간 대화'를 구현하는 방법을 지금 배워보세요 🧠🤖 안녕하세요, 여러분! 오늘은 인공지능 시대에서 점점 중요해지고 있는 에이전트 간 협업에 대해 소개할게요. 특히 Google의 Agent-to-Agent(A2A) API를 활용해 서로 대화하고 작업을 분담하는 시스템을 직접 구현하는 방법을 살펴봅니다. 이 글에서는 구글 공식 문서를 기반으로 실제 예제 코드를 그대로 활용해 A2A 기능을 체험하고, 어떻게 활용할 수 있는지 알려드릴게요.목차1. Google A2A란 무엇인가요? 🤔 2. 왜 다중 에이전트가 필요할까요? 💡 3. .. 2025. 5. 9. MCP로 만드는 자동화 에이전트: Python으로 똑똑하게 작업 자동화하기 MCP로 만드는 자동화 에이전트: Python으로 똑똑하게 작업 자동화하기Python으로 반복 작업을 자동화하고 싶다면? MCP(Multion Control Protocol) 기반 에이전트가 그 해답일 수 있어요! 안녕하세요! 오늘은 요즘 핫한 MCP 기반의 에이전트 개발 이야기를 들려드릴게요. 복잡하고 반복되는 작업을 자동화해주는 AI 에이전트, 직접 만들어보면 얼마나 간편한지 아실 수 있을 거예요. 특히 최근에 공개된 Python 예제 코드 덕분에 누구나 쉽게 따라 해볼 수 있거든요. 저도 테스트해봤는데, 처음에는 어렵게 느껴졌지만 한 번 구조를 이해하니까 오히려 흥미롭더라고요! MCP의 개념부터 실제 코드 구현까지, 블로그에서 함께 살펴보겠습니다 :)목차1. MCP란 무엇인가요? 🤖 2. 개발 .. 2025. 5. 8. RAG 구현 : 예제로 배우는 검색 기반 생성 AI의 모든 것 RAG 구현 : 예제로 배우는 검색 기반 생성 AI의 모든 것단순히 질문을 던지고 답을 받는 시대는 끝났습니다. 이제는 정보를 ‘찾고’, ‘이해하고’, ‘생성’하는 시대입니다. 그 중심엔 바로 RAG가 있어요. 안녕하세요, 여러분! 요즘 챗봇, AI 비서, 검색형 AI에 관심 많으시죠? 그런데 뭔가 똑똑해 보이면서도, 대답이 엉뚱한 경우 꽤 있지 않으셨나요? 그래서 오늘은 여러분이 꼭 알아야 할 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술에 대해 이야기하려 해요. 특히 검색 + 생성이라는 이 강력한 조합을 직접 구현해볼 수 있는 실제 예제 코드도 함께 소개할게요. 어렵게만 느껴졌던 AI 기술, 이제는 우리도 직접 해볼 수 있습니다. 오늘 이 블로그를 끝까지 읽으면, 여러분도 R.. 2025. 5. 7. 이전 1 2 3 다음 반응형
