Programming! 썸네일형 리스트형 AI가 발전하면서 바뀌는 내 삶의 즐거움. APP, Client API, Admin Web을 하루 정도 투자해 만들어 보았다.음… 역시 MAX 요금제의 클로드는 상당히 좋군. ㅎㅎ수동 등록 하는 뉴스를 이제 자동으로 크롤링해서 저장하고, 저장시 번역과 요점 정리를 하도록 하면 되겠군.(고객이 아내느님라서 일정 필수임. 응?!)AI가 발전하면서 바뀌는 내 삶의 즐거움.- 아이디어만 있던 나만의 소설을.. 그냥 형식따위 무시하며, 나만 볼 용도로라도 어떻게든 작성해 볼 수 있음.- 그림도 스케치만 되면 내 그림 스타일로 채색도 되고, 뭔가 완성됨. 여튼 내 그림 스타일임.- 개발은.. 이게 겁나 좋은데.. 앱과 백엔드 AWS 에 배포까지, 가벼운 앱은 쉽게 만들어 볼 수 있음.(이건 웹 개발 경험이 있는 사람이라면 더욱더 편하게 할 수 있음.)아무튼.. 더보기 이것 참... 카페에 나와서 커피 한잔과 이런 저런 DB 마이그레이션 작업을 위한 SQL 구문을 만들고 있는데.. 확실히 AI 라는 놈들이 나오면서 이런 작업이 넘나 편하게 된 듯 하다. 근데.. 지속적으로 사용하면서 이래저래 경험치가 쌓여서인지, 질문의 결과를 예측해서 프롬프트를 만들고 있는 나를 본다... 이게 AI 가 나에게 맞추는 건지.. 내가 AI에게 맞추는 건지 주객전도가 되어가고 있는건지 뭔지 모르겠다. ㅎㅎㅎㅎ 더보기 Claude 리밋 문제로 로컬 LLM 을 사용해볼까.. 잘 사용중이여서 좀 피크 업무가 있을때나 심심풀이 코딩할때 한번씩 max 버전을 사용하는데, 그래도 좀 저렴하게 사용해 볼까~해서 Ollama + Qwen3-Coder & MCP & Claude Desktop & IntelliJ 요런 형태의 에이전트 방식으로 사용해보기로 했다. 그래서 세팅을 마무리 하고 오래전 프로젝트에 함 돌려보기를 해봤는데.. 클로드가 Qwen3-Coder 에게 잘 명령(?) 하면서 결과를 이끌어 내기는 하는데 너무 느리다.. 느림과 동시에 노트북이 프라이팬이 되간다.. 아... 이러면 나가리인데.. 그냥 MAX 를 사용하는 것으로 했다. 로컬 LLM 은 참 뭔가 사용하기에는 좀 그러네..특히 Notebook LM 이 나오면서는 더욱..ㅎㅎ 더보기 통신 상품정보나 일반 상품정보를 분석하다가.. 임베딩 모델의 중요도가 갈 수록 높아지는게 느껴지고 있다. 뭐 우선은 허깅페이스의 모델을 이용해 임베딩하고 답변 모델로는 제미나이를 사용중이기는 한데.. 정확도를 유지하려면 나름 많은 트릭을 추가해야 하는 상황이다. 음.. 어서 구글에서 버텍스 모델 같은거 말고 정식 gemini api 로 다국어 지원 모델을 내주면 좋겠다는 생각이다.(물론 text-embedding-large-exp 가 있기는 한데.. 겁내 빨리 소진되어서..ㅜㅜ) https://huggingface.co/blog/getting-started-with-embeddings Getting Started With EmbeddingsI adjusted my query function with the help of claude.ai like .. 더보기 이벤트 저장 및 뷰 처리 방식 (Event Sourcing + CQRS) AI와 함께 정리하기. 개념 설명이벤트 소싱 (Event Sourcing): 시스템의 **'현재 상태(Current State)'**를 저장하는 대신, 그 상태에 도달하기까지 발생한 모든 '이벤트(Event)'의 순차 목록을 저장하는 방식입니다.예시: 은행 계좌의 '현재 잔액'(9,000원)을 저장하는 것이 아니라, 입금(+10,000원), 출금(-1,000원) 이라는 이벤트들을 순서대로 모두 저장합니다. 잔액은 이 이벤트들을 처음부터 재생(replay)하면 언제든지 계산할 수 있습니다.CQRS: 시스템의 명령(Command, 데이터 변경) 책임과 조회(Query, 데이터 읽기) 책임을 완전히 분리하는 패턴입니다.Command: 데이터의 상태를 변경하는 모든 작업 (예: CreateOrderCommand.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 57 다음
