Coder's Cattitude

데이터베이스란?데이터베이스(DB, DataBase) 는 일정한 규칙, 혹은 규약을 통해 구조화되어 저장되는 데이터의 모음이다.해당 데이터베이스를 제어, 관리하는 통합 시스템을 DBMS(DataBase Management System) 라고 한다.데이터베이스 안에 있는 데이터들은 특정 DBMS마다 정의된 쿼리 언어(query language)를 통해 삽입, 삭제, 수정, 조회 등을 수행할 수 있다. 또한, 데이터베이스는 실시간 접근과 동시 공유가 가능하다.응용 프로그램 ↕ DBMS ↕데이터베이스데이터베이스 위에 DBMS가 있고 그 위에 응용 프로그램이 있으며, 이러한 구조를 기반으로 데이터를 주고받는다.예를 들어 MySQL이라는 DBMS가 있고 그 위에 응용 프로그램에 속하는 Node.js나 ..

2.1 메모리 계층 메모리 계층은 레지스터 → 캐시 → 메모리(RAM) → 저장장치(HDD/SDD) 순으로 구성됨 속도 빠름, 용량 작음, 가격 비쌈 ▲ │ ┌─────────────┐ │ │ 레지스터 │ ← CPU 안에 있는 작은 메모리 │ ├─────────────┤ │ │ 캐시(L1,L2) │ ← 빠른 임시 저장소 │ ├─────────────┤ │ │ 메모리(RAM) │ ← 주기억장치 │ ├─────────────┤ │ │ HDD / SSD │ ←..

1.1 운영체제 운영체제 (OS, Operating System)은 사용자가 컴퓨터를 쉽게 다루게 해 주는 인터페이스한정된 메모리나 시스템 자원을 효율적으로 분배하는 일꾼💡 펌웨어(firmware) : 운영체제와 유사하지만 소프트웨어를 추가로 설치할 수 없는 것1.1.1 운영체제의 역할역할설명CPU 스케줄링과 프로세스 관리CPU 소유권을 어떤 프로세스에 할당할 지, 프로세스의 생성, 삭제, 자원 할당 및 반환 관리메모리 관리한정..

1. API keys 와 authentication(인증)LangFlow는 외부 요청과 내부 서비스 연결을 보호하기 위해 인증 자격 증명(Authentication credentials) 을 사용합니다.인증 자격 증명의 종류는 다음 3가지입니다.LangFlow API Keys→ Flow 실행, 파일 업로드 등 서버 측 작업 승인에 사용→ LangFlow 서버 자체를 호출하기 위한 인증 키Component API Keys→ 예: OpenAI, Gemini, 서드파티 API 등→ 모델 제공자 또는 외부 서비스(API)와 통신할 때 사용하는 키Authentication Environment Variables→ LangFlow 서버의 사용자 인증(Authentication) 및 권한 부여(Authorizatio..

LLM 지원 목록 정리LangFlow 기본 지원 LLM ProviderOpenAI (GPT 계열)Google GeminiAnthropic (Claude)GroqAzure OpenAIHugging Face Inference API기타 LLM 연결 방식Connect other models 옵션 제공기본 Provider 목록에 없는 모델 직접 연결 가능자체 호스팅 LLM 서버 연동 가능사내 전용(private) LLM 연동 가능커스텀 REST API 형태의 LLM 연결 가능LLM 외 연계 가능 요소Agent Tool로 외부 API 사용 가능MCP(Model Context Protocol) 서버 연결 가능LangFlow 자체를 MCP 서버로 사용 가능따라서 Langflow는→ LangFlow는 특정 LLM에 종..

1. LangFlow란?LangFlow는 오픈소스, Python 기반의 AI 애플리케이션 구축 프레임워크입니다.다음과 같은 특징을 공식적으로 지원합니다.특정 LLM에 종속되지 않음특정 Vector Store에 종속되지 않음Agent 기능 지원MCP(Model Context Protocol) 지원시각적 에디터 기반 워크플로우 설계1.1 LangFlow의 핵심 목적AI 애플리케이션의 워크플로우를 빠르게 설계복잡한 로직을 시각적으로 구성실시간 테스트를 통해 빠른 프로토타이핑완성된 Flow를 API 또는 서버 형태로 제공1.2 주요 개념 정리① Flow하나의 AI 애플리케이션 워크플로우여러 컴포넌트(Component)로 구성LangFlow의 가장 핵심적인 단위② Component워크플로우의 단일 처리 단계노드(..

Dify에는 검색, 번역, 데이터 변환, 음성 처리 등 다양한 기능을 수행할 수 있는 도구들이 연동되어 있습니다.AI 에이전트나 챗봇을 만들 때 이러한 도구들을 함께 사용하면, 단순한 대화 응답을 넘어 실제 작업을 수행하는 애플리케이션을 만들 수 있습니다.이번에는 실무에서 자주 활용되는 Dify 도구들을 살펴보겠습니다.1. Dify 상단 메뉴에서 도구를 클릭합니다.도구 화면에서는 다음과 같은 항목들을 확인할 수 있습니다.내장: Dify에 기본으로 포함되어 있거나 사용자가 설치한 도구들을 확인할 수 있습니다.커스텀: 사용자가 직접 정의한 커스텀 도구들을 확인할 수 있습니다.워크플로우: Dify 워크플로우를 도구 형태로 만들어 재사용할 수 있습니다.Marketplace: Dify와 연동 가능한 다양한 외부 ..

AI 에이전트란?AI 에이전트는 단순한 대화형 챗봇을 넘어선 자율적인 인공지능 시스템입니다.목표를 달성하기 위해 주변 환경을 관찰(observation)하고, 보유한 도구(tools)를 활용하여 행동(action)하는 자율적인 애플리케이션이라고 정의할 수 있습니다.가장 중요한 특징은 명시적인 인간의 지시 없이도 스스로 목표를 판단하고, 해당 목표를 달성하기 위한 최적의 행동을 계획할 수 있다는 점입니다.기존 챗봇이 “질문 → 답변”이라는 단일 흐름으로 동작했다면, AI 에이전트는 **“목표 → 판단 → 행동 → 검증 → 반복”**이라는 구조로 동작합니다.즉, 답변을 생성하는 것이 아니라 문제를 해결하는 방식에 가깝습니다.2025년 현재, AI 에이전트는 전 세계적으로 급속한 발전을 보이고 있습니다.Ope..

이번에는 웹 상의 정보를 기반으로 답변하는 RAG를 만들어보도록 하겠습니다.1) 지식에서 웹 사이트 동기화를 선택합니다.제공자 선택 화면이 나오며 Jina Reader와 Firecrawl 중 Firecrawl을 선택합니다.두 제공자는 웹 사이트 내용을 추출해주는 도구입니다.2) Firecrawl을 사용하려면 API 키가 필요합니다. 구성을 클릭하고 데이터 소스에서 Firecrawl을 설치합니다.3) 설치가 완료되면 구성 페이지로 이동하여 Firecrawl API 키를 입력할 준비를 합니다. Firecrawl과 Dify가 연결되기 위해 인증 과정이 필요합니다.4) Firecrawl API 설정을 입력합니다.권한 이름: 권한 이름은 자유롭게 입력해도 됩니다. ex) API 인증Firecrawl server’..

1) 이번에는 여러 개의 문서를 이용해 하나의 지식베이스를 구축해보겠습니다. 2) 사용할 문서는 인사 관련 법령입니다. 이를 기반으로 질의응답이 가능한 RAG 챗봇을 만들어보겠습니다. 업로드할 문서는 다음 4개입니다.① 고용보험법② 근로기준법③ 근로자퇴직급여 보장법④ 남녀고용평등과 일·가정 양립 지원에 관한 법률법령 파일은 법제처 국가법령정보센터(https://www.law.go.kr/)에서 다운로드 가능합니다.법령을 검색하고 Dify에서 지원하는 파일 양식(pdf, docx, doc)으로 다운받으면 됩니다.문서가 여러 개일 경우에도 Dify에서는 한 개씩 업로드하면서 동일한 방식으로 설정을 진행해야 합니다. 우선 첫 번째 법령(고용보험법)을 지식베이스에 추가하겠습니다.지식생성(https://hardwo..