벡터 데이터베이스(Vector Database)란? AI가 의미로 검색하게 해주는 저장소
벡터 데이터베이스는 임베딩 벡터를 저장하고 질문과 의미가 가까운 자료를 빠르게 찾아주는 데이터베이스입니다. AI 검색과 RAG에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.
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챗GPT 쇼핑 비교 기능으로 제품 후보를 좁히고 가격·리뷰·판매자 정보를 안전하게 검수하는 방법을 정리했습니다.
제미나이 Nano Banana로 제품 사진을 광고 시안, 카드뉴스 배경, 썸네일 콘셉트로 바꾸는 실전 흐름을 Google 공식 문서 기준으로 정리했습니다.
챗GPT 답변 중 필요한 문장만 선택해 새 노트나 Library 자료로 이어 쓰는 방법을 OpenAI 공식 릴리즈 노트와 Library 도움말 기준으로 정리했습니다.
챗GPT에서 1만 자가 넘는 긴 붙여넣기가 첨부처럼 처리될 때, 긴 회의록과 보고서 초안을 안전하게 분석하는 방법을 정리했습니다.
API 엔드포인트는 앱이나 자동화가 특정 AI 기능을 실행하기 위해 요청을 보내는 정해진 URL 또는 요청 주소입니다. AI API를 연결할 때 꼭 알아야 할 기본 개념을 쉽게 정리했습니다.
xAI Grok이 Amazon Bedrock에서 제공되며 기업 AI 모델 선택지가 넓어졌습니다. 멀티 모델 전략과 클라우드 AI 경쟁의 의미를 정리합니다.
TTS는 글자나 문장을 사람이 들을 수 있는 합성 음성으로 바꾸는 AI 음성 기술입니다. STT, 음성 합성, 보이스 클로닝과의 차이와 실전 주의점을 쉽게 정리했습니다.
Google Interactions API 공개로 Gemini 기반 AI 에이전트 개발이 상호작용·멀티모달 중심으로 이동하는 흐름과 실무 포인트를 정리했습니다.
최소 권한 원칙은 AI 자동화와 에이전트가 필요한 권한만 갖도록 제한하는 보안 원칙입니다. 초보자도 이해하기 쉽게 예시와 주의점을 정리했습니다.