쵸코쿠키의 연습장

인공지능을 활용한 레거시 애플리케이션 현대화: 효율성과 고객 경험 향상

오늘날 빠르게 변화하는 디지털 세계에서 기업들은 경쟁력을 유지하고 시장에서의 입지를 강화하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 이 과정에서 직면하는 주요 과제 중 하나는 기존의 레거시 애플리케이션을 현대 고객의 요구에 맞추어 현대화하는 것입니다.레거시 애플리케이션의 현대화는 시간, 자원, 그리고 비용 측면에서 상당한 투자가 필요할 수 있습니다. 그러나 인공지능(AI) 기술의 발전으로 인해 기업들은 이제 레거시 애플리케이션을 그 어느 때보다 효율적이고 효과적으로 현대화할 수 있게 되었습니다. 이 블로그에서는 레거시 애플리케이션 현대화에 있어 AI가 어떤 역할을 하는지, 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 이점에 대해 자세히 알아보겠습니다.    인공지능의 역할과 이점데이터 분석레거시 애플리케이션 현대화의 주요..

OpenAI의 GPT 시리즈와 같은 대형 언어 모델의 등장은 자연어 처리(NLP) 분야에 새로운 가능성을 열어주었습니다. 사람들은 이러한 모델을 실험하면서 프롬프트의 품질이 결과에 큰 영향을 미친다는 것을 깨닫고 이를 "프롬프트 엔지니어링"이라고 부르기 시작했습니다. 하지만, 과연 프롬프트 엔지니어링이라는 것이 실제로 존재할까요? 사실, 이는 단순한 "프롬프트 시행착오"일 뿐입니다.  프롬프트 엔지니어링의 환상프롬프트 엔지니어링의 개념은 입력 프롬프트를 정교하게 다듬으면 원하는 응답을 얻을 수 있다는 믿음에 기반하고 있습니다. 이는 언어 모델의 입력과 출력 사이에 결정론적 관계가 있다고 가정하는 것입니다. 그러나, 언어 모델은 복잡한 통계적 텍스트 모델로서, 프롬프트를 변경했을 때의 결과를 예측하는 것은..

디지털 환경이 급변하면서 고객과의 상호작용이 디지털 중심으로 이동하고 있습니다. 이에 따라 자동 문자 메시징은 기업이 고객과 소통하는 중요한 채널로 자리 잡았습니다. 그러나 대규모로 개인화된 경험을 제공하는 것은 여전히 도전 과제입니다. 이 문제를 해결하기 위해 대화형 인공지능(Conversational Intelligence)이 등장했습니다. 머신러닝(ML)이 이 분야에서 어떻게 변혁적인 역할을 하는지, 자동 문자 메시징이 스크립트된 응답을 넘어서 문맥, 감정, 사용자 의도를 이해하는 데 어떻게 발전하는지 알아보겠습니다.    대규모 대화형 인공지능의 이해자동 문자 메시징에서는 문맥 이해, 의도 인식, 감정 분석이 중요합니다. 예를 들어, 사용자가 "오늘 날씨가 어때?"라고 물었을 때, 챗봇은 사용자의..

최근 몇 년간 최첨단 기술과 서비스는 방향과 동적, 그리고 사용 사례 면에서 급격한 변화를 겪고 있습니다. 특히 인공지능(AI)은 다양한 형태로 우리의 일상에 깊숙이 스며들어, 우리가 살아가는 방식과 일하는 방식을 크게 변화시키고 있습니다. 이 글에서는 AI와 머신러닝(ML)의 기초, 그 활용, 생성형 AI의 진화, 프롬프트 엔지니어링, 그리고 LangChain에 대해 자세히 알아보겠습니다.  AI와 ML이란 무엇인가?인공지능(AI)은 인간의 지능과 사고 과정을 시뮬레이션하여 학습과 문제 해결을 수행하는 능력입니다. AI는 역사적으로 인간만이 할 수 있었던 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. AI를 통해 비인간 시스템은 새로운 정보를 학습하고 결정을 내리는 데 있어 사람들의 추론을 모방합니다. AI의 주..

최근 몇 년간 인공지능(AI)의 발전은 프로그래밍 분야에 많은 변화를 가져왔습니다. AI는 단순히 반복 작업을 자동화하는 것을 넘어서, 점점 더 복잡한 코딩 작업까지 수행할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 프로그래머들은 자신의 경쟁력을 유지하기 위해 어떤 영역에 집중해야 하는지에 대한 고민이 깊어지고 있습니다. 이번 글에서는 효과성과 효율성이라는 두 가지 개념을 중심으로 AI와 인간의 역할을 비교해보고, 프로그래머가 앞으로 어떻게 경쟁력을 유지할 수 있을지에 대해 논의해보겠습니다.  체스와 잠수함의 비유1985년에 실시된 설문조사에서 가장 존경받는 인물 중 하나로 꼽혔던 체스 그랜드마스터 게리 카스파로프는 1997년 IBM의 딥블루에게 패배하면서 인간과 기계의 경계에 대한 논의를 촉발시켰습니다. 이 사건..

최근 코파일럿(Copilot)과 챗GPT(ChatGPT)를 이용한 프로그래밍에 대해 논의하면서, 인공지능(AI)이 프로그래밍 언어와 프로그래머의 작업 방식에 어떤 변화를 가져올지에 대한 생각을 나누었습니다. 이 글에서는 과거부터 현재까지 프로그래밍 언어의 변천사를 살펴보고, AI가 프로그래밍에 미칠 영향에 대해 예측해 보겠습니다.  과거의 프로그래밍: 기계어에서 고급 언어까지기계어초창기 컴퓨터는 기계어로 프로그래밍되었습니다. 이는 매우 원시적인 방식으로, 프로그래머는 기계의 특정 명령어를 직접 입력해야 했습니다. 이는 매우 번거롭고 시간이 많이 소요되는 작업이었습니다. 기계어 프로그래밍은 프로그래머가 각 명령어와 메모리 주소를 정확히 기억하고 입력해야 했기 때문에 오류가 발생하기 쉽습니다. 어셈블리어어셈..

인공지능(AI)은 요즘 기술 업계에서 가장 큰 화두 중 하나입니다. 많은 소프트웨어 회사들이 개발 과정에서 AI를 사용하고 있지만, 대부분의 사람들은 AI가 개발자를 대체할 수 없다고 말합니다. 왜 그럴까요? 이 글에서는 AI가 웹 개발에서 어떻게 사용되고 있으며, 왜 웹 개발자가 여전히 중요한지를 알아보겠습니다.  웹 개발에서 AI의 역할AI는 데이터 분석, 프로세스 자동화, 사용자 경험 향상 등 다양한 측면에서 웹 개발에 혁신을 가져왔습니다. 하지만 AI가 할 수 있는 일이 많음에도 불구하고, 웹 개발자는 여전히 중요한 역할을 맡고 있습니다. 웹 개발에 AI 통합의 이점AI를 웹 개발에 통합하면 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 먼저, AI는 데이터 입력과 콘텐츠 생성과 같은 반복적인 작업을 자동..

생성적 인공지능(Generative AI)은 기존 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 기술로, 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터를 생성할 수 있는 인공지능 기법입니다. 생성적 적대 신경망(GANs)과 변이형 오토인코더(VAEs)와 같은 생성 모델은 데이터 수집, 증강 및 검증에 있어 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. 이 글에서는 생성적 인공지능이 데이터 강화와 정확한 통찰력 도출 및 의사결정에 어떻게 기여하는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.    생성적 AI를 활용한 데이터 수집데이터 증강생성적 모델은 기존 데이터와 유사한 새로운 샘플을 생성할 수 있습니다. 이러한 생성된 샘플을 훈련 데이터에 포함시키면 이미지 분류 및 객체 탐지와 같은 작업에서 모델의 성능과 강건성을 향..

인공지능의 개요안녕하세요! 오늘은 인공지능(AI)의 흥미진진한 세계에 대해 알아보겠습니다. AI는 컴퓨터가 인간처럼 생각하고 행동하게 만드는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. AI의 핵심은 인간의 인지 능력을 모방하는 알고리즘에 있으며, 매번의 반복을 통해 알고리즘을 개선하여 인간의 행동과 유사한 결과를 도출하는 것입니다.  인공지능의 역사1947년, 컴퓨터 과학의 아버지인 앨런 튜링(Alan Turing)은 "세기의 끝에는 사람들이 기계가 생각할 수 있다고 말할 수 있을 정도로 단어와 일반적인 교육된 의견이 변화할 것"이라고 예측했습니다. 1950년, 튜링은 '계산 기계와 지능(Computing Machinery and Intelligence)'이라는 논문을 발표하고 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문..

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 대형 언어 모델(LLM)과 같은 고급 AI 도구들이 많은 주목을 받고 있습니다. 이러한 모델들은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있으며, 이를 통해 다양한 응용 프로그램이 개발되고 있습니다. 이번 글에서는 LLM과 LangChain에 대해 자세히 알아보고, 이를 활용한 간단한 튜토리얼도 함께 진행해 보겠습니다.    대형 언어 모델(LLM)란 무엇인가?대형 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 기계 학습 알고리즘입니다. 대표적인 예로 OpenAI의 GPT-3와 GPT-4가 있습니다. 이러한 모델들은 수백만에서 수십억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 번역, 요약, 질문-응답, 창의..

디지털 시대에 대기업들은 레거시 시스템과 프로세스를 제대로 이해하지 못하는 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 지식은 여러 팀과 전문가 사이에 고립되어 산재되어 있고, 이로 인해 기술 부채가 점차 증가하게 됩니다. 기술 부채는 조직의 민첩성과 생산성을 저해하는 무언의 적입니다. Curiosity Software는 지난 5년 동안 구조화된 요구사항(시각적 모델을 통해)을 만들고 수백 가지 DevOps 도구와 연결해 왔으며, 이를 통해 Generative AI를 구현하는 데 있어서 유리한 위치에 있다고 믿고 있습니다. 이 모델과 DevOps 아티팩트는 조직의 소프트웨어 개발 환경을 통해 흐르는 데이터에 대한 중앙 허브 역할을 할 수 있습니다.기술 부채와 부족한 지식을 해결하기 위한 우리의 사명 일환으로, 우리는..

문제 정의오늘은 대형 소매업체 BigBoxCo의 '인프라' 팀에서의 첫날입니다. 의무적인 인사 관리 활동을 마친 후, 계약자 배지를 받고 새 작업 공간으로 이동했습니다. 팀을 만나고 나서 "추천 시스템" 팀과의 회의가 있다는 소식을 들었습니다. 시스템 접근 권한이 아직 활성화되지 않았지만, 회의 중에 IT 팀이 이 문제를 해결해 줄 것입니다.회의실에 도착하니, 나와 함께 새 팀의 매니저와 두 명의 엔지니어, 그리고 추천 시스템 팀의 한 명의 엔지니어가 있었습니다. 간단한 소개를 마친 후, 지난주에 있었던 야간 배치 작업 실패에 대해 논의하기 시작했습니다. 이로 인해 현재까지도 영향을 받고 있다고 합니다.현재의 제품 추천 시스템은 고객 주문에서 수집된 데이터를 기반으로 작동합니다. 각 주문에 대해 제품 간..

ChatGPT는 직관적이고 사용자 친화적인 라이브러리를 통해 개발자 경험을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이로 인해 모든 개발 필요에 가장 적합한 선택이 되었습니다.    CassIO의 탄생 배경ChatGPT를 자주 사용하는 사람이라면, 때때로 이 AI가 '환각'이라고 불리는 현상에 빠져들 수 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 이는 현실과는 무관한 통계적으로 맞는 단어들의 조합입니다. 몇 달 전, 대형 언어 모델(LLM)과 LangChain을 위한 Apache Cassandra 사용에 관한 프롬프트가 흥미로운 반응을 이끌어냈습니다. ChatGPT는 Cassandra가 LLM을 만드는 데 좋은 도구 선택이며, OpenAI가 CassIO라는 MIT 라이선스 Python 라이브러리를 사용한다고 보고했습니다. 이에..

소프트웨어 개발자들이 프로그래밍 지원을 위해 가장 많이 사용하는 플랫폼 중 하나인 StackOverflow는 최근 어려움을 겪고 있습니다. StackOverflow는 69%의 질문에 답변을 제공하는 인상적인 기록을 보유하고 있지만, 트래픽은 감소하고 있습니다. Similarweb의 데이터에 따르면, StackOverflow의 트래픽은 전년 대비 14% 감소했다고 합니다(반면 StackOverflow 측에서는 5%에 가깝다고 주장합니다). 이러한 감소의 주요 원인은 ChatGPT 및 GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 제품의 등장입니다. 이러한 제품들은 의미 있는 코드 작성 기능을 갖추고 있어 StackOverflow와 거의 비슷한 수준의 프로그래밍 지원을 제공할 수 있습니다. 아이러니하게도, 이..

인공지능 기술의 발달로 인해 많은 산업에서 큰 변혁이 일어나고 있습니다. 특히 생성적 AI 도구의 등장으로 글쓰기, 디자인, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 변화가 일어나고 있습니다. 이러한 생성적 AI 도구들은 ChatGPT, DALL-E 2, Beatoven과 같은 예로, 텍스트, 음악, 이미지를 단일 명령으로 생성할 수 있습니다.개발자들은 생성적 AI를 활용하여 소프트웨어 프로젝트의 코드를 쉽게 생성하고, 디자인 문서를 만들며, 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 전체 소프트웨어 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이러한 기능은 매우 흥미롭습니다. 하지만 이 모든 것은 AI 도구에 적절한 명령이나 프롬프트를 제공해야 가능합니다. 프롬프트가 더 좋을수록 출력 결과도 더 좋아집니다. 이에 따라 프롬프트 ..

인공지능 기술의 발달로 자연어 처리(NLP) 분야에서 언어 모델이 중요한 역할을 하고 있습니다. 그중에서도 PaLM 2(Pathways Language Model 2)는 뛰어난 언어 이해 및 맥락 기반 처리 능력을 바탕으로 주목받고 있는 혁신적인 모델입니다. 이번 가이드에서는 PaLM 2의 구조와 기능, 그리고 언어 모델링의 미래를 여는 방법들을 자세히 살펴보겠습니다.    PaLM 2란 무엇인가?PaLM 2는 Google이 개발한 차세대 언어 모델로, 그 선구자인 PaLM을 기반으로 다양한 혁신을 도입하여 언어 이해 능력을 크게 향상시켰습니다. PaLM 2는 언어 처리의 새로운 경로(Pathways)를 통해 보다 정교하고 깊이 있는 언어 이해를 가능하게 합니다. PaLM 2의 작동 원리PaLM 2의 작..

최근 인공지능(AI)은 다양한 분야에서 눈부신 성과를 거두고 있습니다. 특히 신경망 기반의 AI는 CT 스캔을 읽고 과일을 따는 등 다양한 응용 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 그럼에도 불구하고, AI의 채택률은 분야에 따라 큰 차이를 보입니다. 예를 들어, 추천 엔진이나 고객 지원 봇 등 '인터넷 AI'는 우리 일상에서 매우 널리 사용되고 있지만, 소프트웨어 테스트와 같은 다른 많은 분야에서는 아직 갈 길이 멀어 보입니다.이번 글에서는 소프트웨어 테스트 분야에서 신경망이 자동 테스트를 얼마나 잘 생성할 수 있는지, 그리고 AI가 이 분야에서 대중화되지 못하는 이유에 대해 살펴보겠습니다. 문제와 어려움을 중심으로 논의하는 이유는 시스템의 작동 방식에 대해 더 깊이 이해하기 위해서입니다. 이후에는 의료..

기술이 빠르게 발전하면서 그에 따른 사이버 위협도 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 사이버 범죄는 이제 큰 비즈니스가 되었고, 해커들은 점점 더 정교한 방법으로 시스템에 침입하여 데이터를 탈취하고 있습니다. 이러한 악의적인 행위를 막기 위해 인공지능(AI)이 해답이 될 수 있습니다. AI는 실시간으로 새로운 위협을 식별하고, 머신 러닝 알고리즘과 예측 분석을 사용하여 미래의 공격을 예견할 수 있습니다.  인공지능의 역할네트워크 가시성 및 이상 탐지AI 기반 사이버 보안 시스템은 네트워크와 사용자 활동을 지속적으로 모니터링하여 일반적인 행동의 기준을 만듭니다. 그런 다음, 공격의 징후가 될 수 있는 이상 현상을 탐지합니다. 예를 들어, 사용자가 갑자기 비정상적으로 큰 데이터를 다운로드하거나 예상치 못한 위..

PaLM 2 소개자연어 처리는 AI의 언어 이해 및 생성 능력을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이러한 획기적인 발전 중에서, Pathways Language Model 2 (PaLM 2)는 언어 이해와 문맥 기반 처리의 경계를 넓히는 놀라운 성과로 주목받고 있습니다. 이 완벽 가이드에서는 PaLM 2의 아키텍처, 기능, 그리고 뛰어난 언어 이해를 달성하기 위한 혁신적인 경로를 탐구합니다. PaLM의 기초 위에 구축된 이 두 번째 버전은 자연어 이해를 혁신하는 새로운 전략을 도입합니다.    PaLM 2의 작동 원리PaLM 2의 작동 원리를 이해하기 위해서는 기본 기술과 구성 요소를 자세히 살펴보아야 합니다. 다음은 PaLM 2의 작동 단계를 설명한 것입니다: 1단계: 데이터 수집 및 전처리초기 단계에서 Pa..

인공지능과의 소통의 미래: ChatGPT의 자연어 입력자연어 처리의 발전최근 몇 년간, OpenAI의 ChatGPT가 우리의 상상력을 깊이 사로잡았습니다. 인간처럼 이해하고 텍스트를 생성하는 능력을 갖춘 ChatGPT는 기술과의 상호작용 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이 블로그에서는 ChatGPT의 매력적인 세계를 탐구하고, 자연어 입력 기능이 인간과 AI 간의 상호작용의 미래를 어떻게 형성하고 있는지 알아보겠습니다.  자연어 처리의 부상자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 ChatGPT의 능력의 핵심입니다. NLP는 인간의 의사소통과 컴퓨터의 이해 사이의 간극을 메우기 위한 AI의 한 분야입니다. ChatGPT와 같은 NLP 알고리즘은 기계가 인간 언어를 해석하..