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재테크259

Flowise로 RAG 시스템 만들기: 정말 ‘Low-code’였을까? Flowise RAG 빌더를 써보니, 진입 장벽은 어느 정도였나?RAG(검색 강화 생성) 기술은 챗봇, 검색 엔진 등에서 널리 쓰이고 있습니다.하지만 직접 구축하려면 LLM 연동, 벡터 DB 설정, API 설계 등 복잡한 과정이 필요합니다.Flowise는 이런 과정을 시각적이고 로우코드 방식으로 단순화했다고 하는데,실제로 사용해 본 결과 얼마나 쉽게 접근할 수 있었는지 정리했습니다.설치부터 실행까지, 정말 몇 분이면 충분하다Flowise는 로컬에 Node.js 환경만 있으면 바로 실행할 수 있습니다.GitHub에서 클론 후 npm install과 npm run dev를 실행하면바로 브라우저에서 UI가 열립니다.기본 포트는 3000번이며 별도의 서버 설정이 필요 없습니다.항목세부 내용설치 방식Node.js.. 2025. 7. 30.
WIZARDcoder 34B 코드 생성, 실제 프로젝트 적용 사례 초거대 코드 생성 AI, 실제로 얼마나 유용할까? 프로젝트 활용 후기WIZARDcoder 34B는 코드 생성을 위해 최적화된 초거대 언어 모델로,기존 모델을 뛰어넘는 규모와 정밀도로 많은 주목을 받고 있습니다.이번 글에서는 이 모델을 실제 프로젝트에 적용한 경험을 바탕으로활용 방법, 결과, 그리고 한계까지 자세히 소개합니다.WIZARDcoder 34B는 어떤 모델인가요?WIZARDcoder 34B는 약 340억 개의 파라미터를 기반으로 동작하는코드 특화 초대형 LLM(Language Model)입니다.일반적인 자연어 처리 모델과 달리, 소스코드 생성, 수정, 리팩토링에특화된 아키텍처를 가지고 있으며코드 문맥을 이해하고 복잡한 로직까지 처리할 수 있는 것이 특징입니다.어떤 프로젝트에 적용했나요?저희 팀은 .. 2025. 7. 30.
Stability Diffusion DX 기타 채널 제거 성능 리뷰 AI가 정말 기타만 분리할 수 있을까? Stability Diffusion DX의 실제 성능 분석음악 믹싱, 리마스터링, 연습용 트랙 제작 등에서특정 악기 채널을 분리하거나 제거하는 기술이점점 중요해지고 있습니다.Stability Diffusion DX는 기타 채널 분리에 특화된 AI 오디오 분리 모델로주목받고 있는데, 본 글에서는 실제 오디오 트랙에 적용한 결과를 바탕으로기타 제거 정확도, 음질 유지, 실용성 등을 평가합니다.Stability Diffusion DX란 무엇인가?Stability Diffusion DX는 Stability AI에서 개발한고해상도 오디오 분리 모델입니다.딥러닝 기반의 UNet 구조를 사용하며, 악보 정보와 스펙트럼 특성을 반영해악기 분리 정확도를 높였습니다.특히 기타 채널 .. 2025. 7. 29.
K-기반 번역 AI: Papago N2 Beta 직접 체험기 네이버의 새로운 번역 AI, 기존과 무엇이 달라졌을까?네이버가 최근 선보인 Papago N2 Beta는 크게 업그레이드된 K-기반 번역 AI 모델입니다. 이전의 Papago가 주로 문장 단위의 단순 번역에 의존했다면, 이번 버전은 특히 한국어에 최적화된 문맥 이해와 자연어 생성 능력을 강화했습니다. 본 글에서는 Papago N2 Beta의 주요 특징과 직접 사용해본 번역 품질에 대해 리뷰합니다.Papago N2는 무엇이 달라졌나?기존 Papago는 주로 통계 기반 또는 구문 단위 번역에 머물렀다면,N2 Beta는 대규모 언어 모델을 기반으로 하여한국어 어순과 문맥을 더 깊이 이해하도록 설계되었습니다.단순한 ‘번역’이 아니라 ‘이해’에 집중하는 AI로 진화한 점이 핵심입니다.실제 번역 품질, 얼마나 자연스.. 2025. 7. 29.
멀티모달 LLM의 진화: 텍스트, 음성, 비전 통합의 다음 단계는? 인간처럼 인식하고 표현하는 AI, 어디까지 왔을까?멀티모달 LLM은 텍스트뿐만 아니라 음성, 이미지, 비디오까지처리할 수 있는 인공지능의 핵심 기술로 떠오르고 있습니다.이 글에서는 멀티모달 LLM의 핵심 개념과 최신 기술 동향,활용 사례, 앞으로의 진화 방향을 종합적으로 살펴봅니다.텍스트 기반 LLM에서 멀티모달로의 전환기존의 LLM은 텍스트만을 활용해 언어 이해와 생성에 뛰어났습니다.하지만 인간의 인식은 언어에만 국한되지 않기 때문에,이미지나 음성과 같은 비언어적 데이터를 포괄하는멀티모달 방식이 등장하게 되었습니다.그 결과, AI는 점점 더 사람처럼 맥락을 인식하고표현할 수 있게 되었으며, 표현력과 이해도가 크게 향상되었습니다.멀티모달 LLM의 핵심 구조와 원리멀티모달 LLM은 다양한 입력 형식을 처리.. 2025. 7. 28.
Krisp AI 노이즈 제거 정확도 실사용 보고서 배경 소음을 얼마나 줄일 수 있을까? 실제 사용자 피드백을 기반으로 정리한 결과화상회의, 원격 수업, 팟캐스트 등 음성을 중심으로 한 환경에서노이즈 제거 기술의 중요성은 점점 커지고 있습니다.키보드 소리, 개 짖는 소리, 거리 소음 등을 얼마나 효과적으로 줄일 수 있느냐는사용자의 전반적인 경험에 큰 영향을 줍니다.이 글에서는 Krisp AI의 노이즈 제거 성능을 실제 사용자 피드백과다양한 테스트 시나리오 데이터를 바탕으로 분석하며,정확도와 한계점을 함께 다룹니다.Krisp AI의 핵심 기술 및 구조Krisp AI는 딥러닝 기반 오디오 신호 처리 모델을 사용해실시간으로 사람의 목소리와 배경음을 분리합니다.수천 시간 분량의 학습 데이터를 바탕으로 작동하며,사용자의 음성을 최대한 보존하면서불필요한 배경 소리만.. 2025. 7. 28.

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