전체 글 (91) 썸네일형 리스트형 AI 콜센터 상담원 구축 가이드 (PoC 버전) 1. 프로젝트 목표목표고객이 일반 전화로 문의하면 AI가 음성으로 응대하고, 필요한 경우 실제 상담원에게 연결하는 AI 콜센터 구축MVP 범위대표번호 전화 수신AI 음성 안내FAQ 응답상담원 연결통화 녹취상담 이력 저장2. 전체 아키텍처고객 전화 │ ▼SIP Trunk │ ▼FreePBX (Asterisk) │ ▼AI Gateway Server │ ├── STT ├── LLM └── TTS │ ▼고객 응답필요시AI │ ▼상담원 내선 연결3. 개발 단계STEP 1. FreePBX 구축목적전화 교환기(PBX) 역할서버 권장 사양항목사양CPU2 CoreMemory4GBDisk20GBOSUbuntu 22.04✅ Ubuntu 기반 FreePBX 설치.. 정보처리 기사 학습 노트 기업용 AI 에이전트 구축 시 반드시 고려해야 할 것들 요즘 기업 현장에서 AI 에이전트는 더 이상 실험용 기술이 아니다.업무 자동화, 고객 대응, 내부 지식 검색, 의사결정 보조까지—제대로 만든 에이전트 하나가 팀 생산성을 바꾼다.하지만 "데모는 쉬운데, 운영은 어렵다".기업용 에이전트를 구축할 때 반드시 짚어야 할 핵심 포인트들을 정리해본다.1. 개인용 GPT와 기업용 에이전트는 완전히 다르다기업 환경에서의 에이전트는 단순한 챗봇이 아니다.구분개인용기업용목적질문 응답업무 처리·의사결정 보조데이터공개 정보내부 문서·DB·시스템실패 허용높음매우 낮음보안 요구낮음매우 높음👉 기업용은 ‘서비스’이자 ‘시스템’이다.2. 가장 먼저 해야 할 것: “무엇을 맡길 것인가” 정의하기에이전트 구축에서 가장 흔한 실패는 이 질문을 건너뛰는 것이다.❌ “AI로 뭐든지 해보자.. AI 에이전트 플랫폼 시장 보고서 (2025 기준) 1. 시장 개요 & 성장 전망글로벌 시장 규모 및 성장률2024년 글로벌 AI 에이전트 시장은 약 59억 달러 수준으로 추정됨. Global Market Insights Inc.예측 기간(2025~2034년) 동안 연평균 성장률(CAGR)은 약 38.5% 수준으로, 2034년엔 약 1,056억 달러 규모에 도달할 것으로 전망됨. Global Market Insights Inc.다른 자료 기준으로는, AI 에이전트 시장이 2025년 약 78.4억 달러에서 2030년 526.2억 달러로 연평균 46.3% 성장할 것이라는 전망도 있음. Samsung SDS또 다른 보고서는 AI 에이전트 시장이 2024년 51억 달러 수준에서 2030년 471억 달러로 가는 중이며, 연평균 성장률 44.8%를 보일 것이라고 함.. Grafana + Prometheus + Node Exporter 설치 및 설정하기 시스템 모니터링을 위한 대표적인 오픈소스 조합인 Prometheus + Node Exporter + Grafana를 EC2에 직접 설치하고 연동하는 과정을 정리한 블로그 글입니다. AWS EC2 인스턴스를 기준으로 설명합니다.1. 사전 준비Amazon Linux 2 / Ubuntu 기반 EC2 인스턴스보안 그룹에서 포트 허용:Prometheus: 9090Node Exporter: 9100Grafana: 3000 (또는 변경된 포트)2. Node Exporter 설치Node Exporter는 시스템 메트릭을 Prometheus가 수집할 수 있도록 제공합니다.# 사용자 생성 및 디렉토리 이동useradd --no-create-home --shell /bin/false node_exportercd /tmp# .. Swagger를 활용한 API 문서 시스템화 및 UI 커스터마이징 📌 들어가며API 서버를 만들었다면, 다음으로 중요한 것은 문서화입니다. 개발자 간 협업, 프론트엔드 연동, QA 테스트, 클라이언트 라이브러리 생성 등 거의 모든 개발 프로세스에서 API 명세의 신뢰성과 가시성은 핵심입니다.이때 가장 널리 쓰이는 도구가 바로 **Swagger (OpenAPI)**입니다. 특히 FastAPI, Spring, NestJS 등은 Swagger를 거의 기본처럼 내장하고 있어 빠르게 적용할 수 있습니다.이번 글에서는:Swagger를 이용해 API 문서를 시스템화하는 방법JWT 인증 예시를 기반으로 한 문서 작성Swagger UI를 이미지처럼 커스터마이징하는 법을 소개합니다.🔧 Swagger API 문서 시스템화✅ 기본 구조 (FastAPI 예시)from fastapi imp.. 메신저 멘션 기능, 일반 텍스트로 처리하면 왜 안 될까? 🗨️ 들어가며메신저에서 사용자 간 대화를 더욱 풍성하게 만들어주는 대표적인 기능 중 하나는 바로 **멘션(@언급)**입니다.카카오톡, 슬랙, 디스코드 등 거의 모든 메신저 앱이 이 기능을 지원하죠.하지만 개발자 입장에서 멘션 기능은 단순히 @이름을 텍스트에 붙이는 일이 아닙니다.특히 다국어 번역, 스타일링 위치, 프로필 링크, 알림 연결까지 고려하면 단순 문자열 처리로는 한계가 명확합니다.이번 글에서는 멘션 기능을 다음 순서로 완전하게 구현하는 방식을 소개합니다.멘션 데이터 구조화 방식번역 시 위치 어긋남 문제 해결 전략PostgreSQL 기반 DB 설계Token 기반 표현 방식Svelte로 구현하는 렌더링 컴포넌트💬 1. 단순 문자열로 처리했을 때의 문제점메시지 예:@철수 회의 자료 부탁해이 메시지.. 랭체인(LangChain)이란? 왜 써야 할까? 요즘 GPT나 Claude 같은 **거대한 언어모델(LLM)**을 활용한 앱들이 늘어나고 있죠. 하지만 단순히 질문하고 답변만 하는 수준을 넘어서려면, 모델과 외부 데이터, 툴, 사용자 입력 등을 잘 연결할 수 있어야 합니다.이때 등장하는 것이 바로 **LangChain(랭체인)**입니다.🔍 LangChain이란?LangChain은 LLM을 기반으로 하는 앱을 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 오픈소스 프레임워크입니다."Language Model"과 "Chain(연결)"의 합성어로, 말 그대로 LLM + 다양한 기능을 체인처럼 엮어주는 역할을 해요.Python과 JavaScript를 지원하며,OpenAI, Hugging Face, Cohere, Google Palm 등 다양한 모델들과도 쉽게 연동할 수 있.. 이전 1 2 3 4 ··· 12 다음