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[RAG 튜토리얼 1] RAG 개념
어디서 부터 시작해야 할까? 커스텀 GPT, RAG, Cursor AI, Langchain, MCP, A2A... 요즘 GPT와 AI 기반 생산성 도구들이 쏟아지듯 나오고 있습니다. 하지만 정작 저는 기술 뉴스와 유튜브 등을 통해 이들 기술을 눈으로만 익히고 실제 활용은 아직도 브라우저에서 ChatGPT 창 하나 열고 질문 -> 답변만 주고받는 방식에 머물러 있었죠. 💡좀 더
어디서 부터 시작해야 할까? 커스텀 GPT, RAG, Cursor AI, Langchain, MCP, A2A... 요즘 GPT와 AI 기반 생산성 도구들이 쏟아지듯 나오고 있습니다. 하지만 정작 저는 기술 뉴스와 유튜브 등을 통해 이들 기술을 눈으로만 익히고 실제 활용은 아직도 브라우저에서 ChatGPT 창 하나 열고 질문 -> 답변만 주고받는 방식에 머물러 있었죠. 💡좀 더
NextJS환경에서 리포팅 툴을 테스트하면서 dynamic import 라는 흥미로운 기능이 있어 공유 해 봅니다. 리포팅 툴이란 시스템에서 추출한 결과 값을 보고서 양식으로 출력해주는 개발툴입니다. 기존 프로젝트에 다른 개발자가 개발한 서비스를 적용하는 것은 생각보다 쉽지 않은 일입니다. 저는 Next.js 로 구성된 환경에 active report에서 제공하는 Report Viewer를 적용하는 과정에서 몇 차례
들어가는 말 최근 진행했던 flutter 프로젝트에는 화면 당 초기에 2-3번 많게는 4-5번의 api 호출 을 하게 됩니다. 이처럼 여러 번의 api 호출 시 응답 속도를 개선한 경험이 있어 공유합니다. 이때 flutter의 비동기 처리 방식이 javascript와 유사한 부분이 많아 비교 참조 하였습니다. javascript의 비동기 처리 방식 어플리케이션에서 네트워크 요청, 파일 읽기/
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들어가는 말 쓰리뷰에서는 몇 차례 flutter를 이용한 앱개발 프로젝트를 진행해 왔습니다. 프로젝트로 개발한 앱의 주요 기능이 Spring Boot로 구동되는 백엔드 서버와 API통신을 하면서 이루어졌기 때문에 좀 더 개선된 형태의 API 호출 구조를 만들고자 노력하였습니다. 이러한 노력의 일환으로 flutter 프로젝트에 함수형 예외처리 방식(Fuctional exception handling)을 도입하였습니다. 이번 글에서는 flutter