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개발자들을 위한 흥미로운 자가진단 사이트를 소개합니다.
프론트엔드, 백엔드, React 개발자, 디자이너, CEO까지 각 직무별 역량을 체크해 볼 수 있습니다. 세부 항목들을 체크하다 보면 내가 부족한 부분이 무엇인지 자연스럽게 파악할 수 있습니다.

물론 이 테스트가 절대적인 기준은 아니지만, 현재 내가 부족한게 무엇인지를 파악하고 앞으로의 성장 방향을 설정하는데는 참고자료가 될 수 있을것 같습니다.

https://resume.realerror.com/

개발자들을 위한 흥미로운 자가진단 사이트를 소개합니다.프론트엔드, 백엔드, React 개발자, 디자이너, CEO까지 각 직무별 역량을 체크해 볼 수 있습니다. 세부 항목들을 체크하다 보면 내가 부족한 부분이 무엇인지 자연스럽게 파악할 수 있습니다. 물론 이 테스트가 절대적인 기준은 아니지만, 현재 내가 부족한게 무엇인지를 파악하고 앞으로의 성장 방향을 설정하는데는 참고자료가 될 수 있을것 같습니다. https://resume.realerror.com/

resume.realerror.com

IT직군 역량 자가진단 - 프론트엔드부터 CEO까지

원문 : The Ultimate Guide to Font Performance Optimization 폰트 성능 최적화는 웹사이트의 폰트 로딩 속도를 높이고 더 부드럽게 렌더링 되도록 하는 다양한 웹 개발 기법을 말합니다. 이러한 최적화에는 신중한 폰트 선택, 성능이 우수한 폰트 포맷 사용, 자체 호스팅, 최적화된  선언, 폰트 디스플레이 전략 등이 포함됩니다. 웹사이트에 표시되는 폰트를 최적화하면 페이지 로딩 속도가 빨라지고 사용자 경험이 향상되며, 코어 웹 바이탈(Core Web Vitals…

(번역) 폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성,
@font-face
선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :)

글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/the_ultimate_guide_to_font_performance_optimization/

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성, <code >@font-face</code> 선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/the_ultimate_guide_to_font_performance_optimization/

ykss.netlify.app

폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

채용 담당자 시절 느낀 적당한 장수는 다음과 같았습니다.

👉 총 35-40p 이내
👉 프로젝트 4-5개, 장당 7-8p
👉 구조: 배경 > 문제정의 > 가설 > 솔루션 > 결과해석 > 레슨런
👉 프로젝트 = 서비스 아님
👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음
👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치함 (최신순 아니어도 됨)

채용 담당자 시절 느낀 적당한 장수는 다음과 같았습니다. 👉 총 35-40p 이내👉 프로젝트 4-5개, 장당 7-8p👉 구조: 배경 &gt; 문제정의 &gt; 가설 &gt; 솔루션 &gt; 결과해석 &gt; 레슨런👉 프로젝트 = 서비스 아님👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치함 (최신순 아니어도 됨)

🎯 적당한 포트폴리오 장수는?

🔗 디자인 취업 고민 오픈 채팅방을 운영 중입니다

✅ 실제로 디자인 취업 고민이 있으신 분들만 오셨으면 합니다! 

입사 과정에서 겪는 다양한 어려움을 함께 나누고, 실질적인 조언을 주고받을 수 있는 분위기를 지향합니다. 서로의 고민을 이야기하고, 더 나은 포트폴리오를 만들기 위한 인사이트를 얻어가세요 🙋

<디자인 취업 고민>
https://open.kakao.com/o/gqr3zbNg

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까?

익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요.

낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요.

이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

한 회사에서 3년 넘게 일했어요. 궁금해지더라고요. 다른 곳에서도 인정받을 수 있을까? 익숙한 환경이니까 잘하는 것처럼 보이는 게 아닌지 궁금했어요. 그래서 이직을 도전해 지금 팀에 합류했어요. 낯선 환경에 오니 환경에 따라 저의 쓸모가 다르다는 걸 느꼈어요. 맡은 일, 만드는 제품이나 팀의 규모에 따라 할 수 있는 일이 다르더라고요. 이직하면서 많이 배웠어요. 제가 하고 싶은 일과 잘하는 일, 무엇보다 저의 쓸모에 대해서 배웠어요.

회사를 옮겨보면 알게 되는 나의 쓸모

메모이제이션(memoization)와 캐싱은 프로그래밍의 기본 개념입니다. 이 글에서는 자바스크립트와 타입스크립트의 예시를 통해 메모이제이션에 대해 자세히 소개합니다.


(번역) 자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

오늘 소개드릴 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다.

이 글에선 자바스크립트와 타입스크립트를 사용하여 메모이제이션의 구현을 통해 수치와 표를 이용하여 로직의 성능 측정 방법을 알려주고 있습니다. 또한 저자는 쉬게 접근하기위해 피보나치 수열을 사용해서 메모이제이션의 사용 사례와 트레이드 오프에 대해서도 이야기하고 있는데요.

개인적으로 이 내용을 바탕을 이해하고난뒤 리액트의 메모이제이션을 기반하는 개념들을 더 쉽게 이해할 수 있었습니다.

만약 자바스크립트와 타입스크립트 코드에서 최적화에 대해 관심을 가지고 계신다면 이 글을 입문으로 추천합니다!

글 링크: https://velog.io/@tap_kim/memoization-in-js-ts

오늘 소개드릴 글은 이스트소프트의 김태현님이 번역해주신 글입니다. 이 글에선 자바스크립트와 타입스크립트를 사용하여 메모이제이션의 구현을 통해 수치와 표를 이용하여 로직의 성능 측정 방법을 알려주고 있습니다. 또한 저자는 쉬게 접근하기위해 피보나치 수열을 사용해서 메모이제이션의 사용 사례와 트레이드 오프에 대해서도 이야기하고 있는데요. 개인적으로 이 내용을 바탕을 이해하고난뒤 리액트의 메모이제이션을 기반하는 개념들을 더 쉽게 이해할 수 있었습니다. 만약 자바스크립트와 타입스크립트 코드에서 최적화에 대해 관심을 가지고 계신다면 이 글을 입문으로 추천합니다! 글 링크: https://velog.io/@tap_kim/memoization-in-js-ts

velog.io

자바스크립트와 타입스크립트에서 메모이제이션란 무엇인가요?

1
상상력 덕분에 '끝에서 생각하기'라는 엄청난 호사를 누릴 수 있다.

2
끝에서부터 생각하는 사람에게는 그만둔다는 것이 없다. 당신은 방법을 만들어내고, 갈망에 딸린 한계를 극복한다.

3
상상 속에서 끝을 바라보라. 그 끝이 물질세계에 속하며, 창조적 근원을 구성하는 요소를 통해 그 결과를 실현할 수 있다고 확신하라.

4
만물의 근원은 황홀한 일곱 얼굴과 함께 우아하게 나아간다. 그러므로 당신도 당신에게 의도된 모든 것을 함께 창조하는 데 이 방법을, 오직 이 방법만을 사용해야 한다.

5
의심이나 의지의 외침은 무시하라. 상상력에 계속 의지해야 당신의 상상이 현실로 구체화된다고 굳게 믿어라.

#의도의힘
#웨인다이어

1 상상력 덕분에 '끝에서 생각하기'라는 엄청난 호사를 누릴 수 있다. ​ ​2 끝에서부터 생각하는 사람에게는 그만둔다는 것이 없다. 당신은 방법을 만들어내고, 갈망에 딸린 한계를 극복한다. ​ ​3 상상 속에서 끝을 바라보라. 그 끝이 물질세계에 속하며, 창조적 근원을 구성하는 요소를 통해 그 결과를 실현할 수 있다고 확신하라. ​ ​4 만물의 근원은 황홀한 일곱 얼굴과 함께 우아하게 나아간다. 그러므로 당신도 당신에게 의도된 모든 것을 함께 창조하는 데 이 방법을, 오직 이 방법만을 사용해야 한다. ​ ​5 의심이나 의지의 외침은 무시하라. 상상력에 계속 의지해야 당신의 상상이 현실로 구체화된다고 굳게 믿어라. #의도의힘 #웨인다이어

< 끝에서 시작하는 창조의 비밀 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223661971469

Simple, unified interface to multiple Generative AI providers  - GitHub - andrewyng/aisuite: Simple, unified interface to multiple Generative AI providers

GitHub - andrewyng/aisuite: Simple, unified interface to multiple Generative AI providers

다양한 LLM 모델들을 쉽게 연동할 수 있도록 도와주는 파이썬 패키지입니다 액체인이나 하나인덱스가 해주는 wrapper의 역할을 조금 쉽게 할 수 있는 것 같아요

기존에 OpenAI의 GPT 모델을 사용하셨다면 문법이 비슷해서 쉽게 적응하실 수 있을 것 같습니다

https://github.com/andrewyng/aisuite

다양한 LLM 모델들을 쉽게 연동할 수 있도록 도와주는 파이썬 패키지입니다 액체인이나 하나인덱스가 해주는 wrapper의 역할을 조금 쉽게 할 수 있는 것 같아요 기존에 OpenAI의 GPT 모델을 사용하셨다면 문법이 비슷해서 쉽게 적응하실 수 있을 것 같습니다 https://github.com/andrewyng/aisuite

GitHub

aisuite 파이썬 패키지

계란후라이 1125

우리의 삶은 고난의 연속입니다.
학창 시절에는 하고 싶지 않은 공부를 열심히 하는 일이 힘들었습니다. 그래서 수능이라는 최후의 관문을 지나면 평화가 도래할 것이라고 생각했습니다.

*오늘 주제와 관련 없는 딴 이야기
최근 수능시험을 치른 수험생 여러분, 고생하셨습니다. 시험 준비를 하며 몇 날 며칠을 밤새워 공부하고, 시험을 보느라 정말 너무 많이 고생하셨습니다. 시험 성적에 따라서 기쁨과 실망이 공존할 것입니다. 시험 점수는 숫자에 불과합니다. 시험 점수가 여러분 인생을 좌우하지 못합니다. 그러니 기뻐할 것도 좌절할 이유도 없습니다. 여러분 미래는 온전히 여러분의 결정에 달려있습니다. 좋아 보이는 일과 남들이 권하는 일 말고, 자신이 하고 싶은 일과 잘하는 일을 찾아서 도전하면 좋겠습니다.

성인이 되면 시험 걱정 없이 살 수 있다고 믿었으나, 그 믿음은 오해였습니다. 취업이라는 채용 시험을 통과해야 했고, 직장에서도 끊임없이 역량과 성과를 평가받게 됩니다. 인생에 시험은 끝이 없고, 시험으로 인한 고통도 계속됩니다.

돌아보면 학창 시절 시험은 어른이 되어서 경험하는 시험에 비하면 너무 쉬운 문제였습니다. 답이 정해져 있고, 답으로 가는 공식이 있어서 공식을 외우거나 적용만 잘하면 누구나 쉽게 풀 수 있는 문제입니다. 하지만 어른이 되어서 풀어야 하는 문제는 답이 없고, 공식도 없으며 옆에서 문제 풀이를 도와줄 과외 선생님도 없습니다.

그러나 어른 여러분, 걱정할 필요가 없습니다. 어차피 문제에 답이 정해져 있지 않았습니다. 그러니까 문제를 이렇게 풀던, 저렇게 풀던 각자의 방식으로 해결하면 그만입니다. 더 좋은 방법? 그런 것은 없습니다. 그럴듯하게 보일 뿐 각자에게 어울리는 길을 가게 된다고 생각합니다.

시험과 시험으로 겪는 고통은 단계가 있습니다. 나이가 들면 시험 문제 난이도가 올라갑니다. 물론 100% 나이와 비례하여 누구에게나 동일한 문제가 찾아오는 것은 아닙니다. 문제를 풀만한 수준이 되었을 때, 적당한 문제가 찾아오니 ‘왜 나에게 이런 시련이 찾아오는가?’ 누구를 원망할 것도, 상황을 낙심할 이유도 없습니다.

문제를 해결했을 때, 찾아오는 것은 새로운 기회입니다. 그 기회를 진심으로 소망하는 마음이 있다면 문제가 결코 고난으로 느껴지지만은 않을 것입니다. 그러니 오늘 어려운 상황을 마주했다면 낙심하지 마세요. 우리에게 이전보다 더 큰 기회가 찾아올 예정입니다. 그 기회를 소망하며 오늘을 열심히, 즐겁고 감사한 마음으로 살아봅시다.

오늘도 각자의 자리에서 인생 시험을 치르는 중인 모든 사람들을 진심으로 응원합니다.

계란후라이 1125 우리의 삶은 고난의 연속입니다.학창 시절에는 하고 싶지 않은 공부를 열심히 하는 일이 힘들었습니다. 그래서 수능이라는 최후의 관문을 지나면 평화가 도래할 것이라고 생각했습니다.​*오늘 주제와 관련 없는 딴 이야기최근 수능시험을 치른 수험생 여러분, 고생하셨습니다. 시험 준비를 하며 몇 날 며칠을 밤새워 공부하고, 시험을 보느라 정말 너무 많이 고생하셨습니다. 시험 성적에 따라서 기쁨과 실망이 공존할 것입니다. 시험 점수는 숫자에 불과합니다. 시험 점수가 여러분 인생을 좌우하지 못합니다. 그러니 기뻐할 것도 좌절할 이유도 없습니다. 여러분 미래는 온전히 여러분의 결정에 달려있습니다. 좋아 보이는 일과 남들이 권하는 일 말고, 자신이 하고 싶은 일과 잘하는 일을 찾아서 도전하면 좋겠습니다.​성인이 되면 시험 걱정 없이 살 수 있다고 믿었으나, 그 믿음은 오해였습니다. 취업이라는 채용 시험을 통과해야 했고, 직장에서도 끊임없이 역량과 성과를 평가받게 됩니다. 인생에 시험은 끝이 없고, 시험으로 인한 고통도 계속됩니다.​돌아보면 학창 시절 시험은 어른이 되어서 경험하는 시험에 비하면 너무 쉬운 문제였습니다. 답이 정해져 있고, 답으로 가는 공식이 있어서 공식을 외우거나 적용만 잘하면 누구나 쉽게 풀 수 있는 문제입니다. 하지만 어른이 되어서 풀어야 하는 문제는 답이 없고, 공식도 없으며 옆에서 문제 풀이를 도와줄 과외 선생님도 없습니다.​그러나 어른 여러분, 걱정할 필요가 없습니다. 어차피 문제에 답이 정해져 있지 않았습니다. 그러니까 문제를 이렇게 풀던, 저렇게 풀던 각자의 방식으로 해결하면 그만입니다. 더 좋은 방법? 그런 것은 없습니다. 그럴듯하게 보일 뿐 각자에게 어울리는 길을 가게 된다고 생각합니다.​시험과 시험으로 겪는 고통은 단계가 있습니다. 나이가 들면 시험 문제 난이도가 올라갑니다. 물론 100% 나이와 비례하여 누구에게나 동일한 문제가 찾아오는 것은 아닙니다. 문제를 풀만한 수준이 되었을 때, 적당한 문제가 찾아오니 ‘왜 나에게 이런 시련이 찾아오는가?’ 누구를 원망할 것도, 상황을 낙심할 이유도 없습니다.​문제를 해결했을 때, 찾아오는 것은 새로운 기회입니다. 그 기회를 진심으로 소망하는 마음이 있다면 문제가 결코 고난으로 느껴지지만은 않을 것입니다. 그러니 오늘 어려운 상황을 마주했다면 낙심하지 마세요. 우리에게 이전보다 더 큰 기회가 찾아올 예정입니다. 그 기회를 소망하며 오늘을 열심히, 즐겁고 감사한 마음으로 살아봅시다.​오늘도 각자의 자리에서 인생 시험을 치르는 중인 모든 사람들을 진심으로 응원합니다.

꿈을 찾는 사람에게 보내는 313 번째 편지

인공지능(AI) 기반 사이버보안 기업 에이아이스페라(AI SPERA)가 120억 원 규모의 투자를 유치했다고 25일 밝혔다. 누적 투자 금액은 230억원이다. 이번 투자는 KB인베스트먼트가 주도했으며 JB인베스트먼트

AI 사이버보안 기업 에이아이스페라, 120억 원 투자 유치…3년 내 IPO

국내 사이버 보안 분야 권위자로 꼽히는 김휘강 고려대 정보보호대학원 교수가 공동 설립한 에이아이스페라는 공격표면관리(ASM), 위협 인텔리전스(TI) 기반으로 실시간 위험 분석과 취약점 정보를 제공하는 통합 보안 솔루션 '크리미널 IP'를 개발했다. 구독형 보안 서비스(SECaaS) 모델을 국내 최초로 도입해 시장에 진출했다.

https://n.news.naver.com/article/011/0004419272?sid=105

국내 사이버 보안 분야 권위자로 꼽히는 김휘강 고려대 정보보호대학원 교수가 공동 설립한 에이아이스페라는 공격표면관리(ASM), 위협 인텔리전스(TI) 기반으로 실시간 위험 분석과 취약점 정보를 제공하는 통합 보안 솔루션 '크리미널 IP'를 개발했다. 구독형 보안 서비스(SECaaS) 모델을 국내 최초로 도입해 시장에 진출했다. https://n.news.naver.com/article/011/0004419272?sid=105

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이 글에서는 페이지 로드 시간을 개선하기 위해 중요한 요청을 최적화하는 전략을 살펴봅니다.

(번역) 페이지 로드 속도 향상을 위한 중요 요청 체이닝 방지

오늘 소개드릴 글은 라인플러스의 김찬희님이 번역해주신 글입니다.

페이지 렌더링에 필수적인 리소스에 대한 요청이 체이닝 되면 리소스 로드가 완료되어야 다음 요청을 수행할 수 있기 때문에 렌더링 속도가 느려집니다. 이는 웹사이트의 성능에 상당한 악영향을 줘 사용자 경험을 저해할 수 있으며 SEO 에도 악영향을 끼칠 수 있습니다.

이 글에서는 이렇게 웹사이트 성능에 악영향을 주는 중요 요청(critical request) 체이닝을 어떻게 찾고 해결하는지 예시와 함께 자세히 설명하고 있습니다.

만약 웹사이트의 First Contentful Paint(FCP) 그리고 Largest Contentful Paint(LCP)와 같은 페이지 로드 관련 지표가 나쁘다면, 이 글을 참고해 중요 요청이 체이닝 되고 있는지 살펴 보는 것을 고려해 보셔도 좋을 것 같습니다.

글 링크 : https://velog.io/@superlipbalm/avoid-chaining-critical-requests

오늘 소개드릴 글은 라인플러스의 김찬희님이 번역해주신 글입니다. 페이지 렌더링에 필수적인 리소스에 대한 요청이 체이닝 되면 리소스 로드가 완료되어야 다음 요청을 수행할 수 있기 때문에 렌더링 속도가 느려집니다. 이는 웹사이트의 성능에 상당한 악영향을 줘 사용자 경험을 저해할 수 있으며 SEO 에도 악영향을 끼칠 수 있습니다. 이 글에서는 이렇게 웹사이트 성능에 악영향을 주는 중요 요청(critical request) 체이닝을 어떻게 찾고 해결하는지 예시와 함께 자세히 설명하고 있습니다. 만약 웹사이트의 First Contentful Paint(FCP) 그리고 Largest Contentful Paint(LCP)와 같은 페이지 로드 관련 지표가 나쁘다면, 이 글을 참고해 중요 요청이 체이닝 되고 있는지 살펴 보는 것을 고려해 보셔도 좋을 것 같습니다. 글 링크 : https://velog.io/@superlipbalm/avoid-chaining-critical-requests

페이지 로드 속도 향상을 위한 중요 요청 체이닝 방지

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요.

문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요.

제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요.

또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요. 문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요. 제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요. 또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

제가 잘못한 게 아니라고요?

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까?

먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다.

항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다.

다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까? 먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다. 항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다. 다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접과 기술 면접의 차이점

사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.
기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.
현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.
플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.
보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.
원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.

사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가?

서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.
어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.
아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.
법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.
이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다)

그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.
이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…?

만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.
누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.
그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다.

요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.
물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.
각자 훨훨 날아가면 됩니다.

<code >사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.</code><code >기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.</code><code >현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.</code><code >플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.</code><code >보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.</code><code >원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.</code> 사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가? 서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다) 그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…? 만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다. 요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.각자 훨훨 날아가면 됩니다.

호구 개발자를 구합니다

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

 - YouTube

fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요?
간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다.

첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.
두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다.

이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다.

실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요.

https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요? 간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다. 첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다. 이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다. 실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요. https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

www.youtube.com

JavaScript fetch는 왜 await를 두 번 할까

Machine Learning Systems

https://mlsysbook.ai/

하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요.

Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

https://mlsysbook.ai/ 하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요. Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

mlsysbook.ai

Machine Learning Systems 책(무료, 1400쪽

토스 채용

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다.

내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요.
공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요!

자세한 사항은 아래 링크로!

https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다. 내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요. 공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요! 자세한 사항은 아래 링크로! https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

toss.im

토스 개발팀에서 겨울방학동안 샘플 앱 만드실분~

너무나 아름답지 않나요?

모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서
하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는
너무나 소중한 장면 중 하나입니다.

하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음,
저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다.

혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까?

이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면,
우리에게는 무엇이 더 필요할까요?

여러분의 세상은 어떤 세상인가요?
지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

너무나 아름답지 않나요? 모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서 하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는 너무나 소중한 장면 중 하나입니다. 하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음, 저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다. 혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까? 이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면, 우리에게는 무엇이 더 필요할까요? 여러분의 세상은 어떤 세상인가요? 지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

제가 사는 세상은 이렇습니다

What is Retrieval Augmented Generation (RAG)?   Retrieval Augmented Generation (RAG) is an...

7 AI Open Source Libraries To Build RAG, Agents & AI Search

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?
 * 관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술
 * 먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동
 * AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원

🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?
 1. 사용자 질문 > RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치
 2. 검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성
 3. 이렇게 향상된 프롬프트 > 언어 모델에 입력 > 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성
 4. 이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공
    
    
🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?
RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:
 1. 최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능
 2. 정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함
 3. 문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적
 4. 환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임

🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리
RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.
1. SWIRL
 * https://github.com/swirlai/swirl-search
 * 검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어
 * 특징
   * 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상
   * SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포
   * 20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합
   * 안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축
   * 100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원
2. Cognita
 * https://github.com/truefoundry/cognita
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포
   * 다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합
   * 확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계
   * 비전문가도 문서 및 Q&A와 상호작용할 수 있는 UI
   * 증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤
3. LLM-Ware
 * https://github.com/llmware-ai/llmware
 * 엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * 비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합
   * 엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공
   * 확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원
   * GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능
4. RAG Flow
 * https://github.com/infiniflow/ragflow
 * 심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진
 * 특징
   * 이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능
   * 이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공
   * 복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장
   * 환각 위험을 줄인 근거 기반 인용
   * PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원
5. 그래프 RAG
 * https://github.com/microsoft/graphrag
 * 구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템
 * 특징
   * 개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적
   * 지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상
   * 비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화
   * 대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원
6. Haystack
 * https://github.com/deepset-ai/haystack
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크
 * 특징
   * 사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능
   * 검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인
   * 다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원
   * 기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의
7. Storm
 * https://github.com/stanford-oval/storm
 * 한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템
 * 특징
   * 고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상
   * 근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성
   * 인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원
   * 외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계

🎃 검색 증강 생성의 과제
 * 데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성
 * 지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성
 * 데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성
 * 확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성
 * 보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요

보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^
 * source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?<ul ><li>관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술</li><li>먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동</li><li>AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원</li></ul> 🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?<ol ><li>사용자 질문 &gt; RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치 </li><li>검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성</li><li>이렇게 향상된 프롬프트 &gt; 언어 모델에 입력 &gt; 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성 </li><li>이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공 </li></ol>🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:<ol ><li>최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능</li><li>정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함</li><li>문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적</li><li>환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임</li></ol> 🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.1. SWIRL<ul ><li>https://github.com/swirlai/swirl-search</li><li>검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어</li><li>특징<ul ><li>데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상</li><li>SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포</li><li>20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합</li><li>안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축</li><li>100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원</li></ul></li></ul>2. Cognita<ul ><li>https://github.com/truefoundry/cognita</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포</li><li>다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합</li><li>확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계</li><li>비전문가도 문서 및 Q&amp;A와 상호작용할 수 있는 UI</li><li>증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤</li></ul></li></ul>3. LLM-Ware<ul ><li>https://github.com/llmware-ai/llmware</li><li>엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합</li><li>엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공</li><li>확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원</li><li>GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능</li></ul></li></ul>4. RAG Flow<ul ><li>https://github.com/infiniflow/ragflow</li><li>심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진</li><li>특징<ul ><li>이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능</li><li>이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공</li><li>복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장</li><li>환각 위험을 줄인 근거 기반 인용</li><li>PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원</li></ul></li></ul>5. 그래프 RAG<ul ><li>https://github.com/microsoft/graphrag</li><li>구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템</li><li>특징<ul ><li>개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적</li><li>지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상</li><li>비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화</li><li>대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원</li></ul></li></ul>6. Haystack<ul ><li>https://github.com/deepset-ai/haystack</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능</li><li>검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인</li><li>다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원</li><li>기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의</li></ul></li></ul>7. Storm<ul ><li>https://github.com/stanford-oval/storm</li><li>한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템</li><li>특징<ul ><li>고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상</li><li>근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성</li><li>인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원</li><li>외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계</li></ul></li></ul> 🎃 검색 증강 생성의 과제<ul ><li>데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성</li><li>지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성</li><li>데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성</li><li>확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성</li><li>보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요</li></ul> 보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^<ul ><li>source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest</li></ul>

DEV Community

[DEV]RAG를 수행하기 위한 7가지 AI 오픈소스 라이브러리

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.  2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 

백종원 대표와 강백호, 그리고 척하는 삶

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.

2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니.

3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기.

4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다.

5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까?

6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데,

7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기.

8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고.

9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다.

10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까?

11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까.

12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고.

13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️

#오늘의아무말

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1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다. 2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니. 3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기. 4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다. 5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까? 6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데, 7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기. 8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고. 9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다. 10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까? 11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까. 12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고. 13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️ #오늘의아무말 https://brunch.co.kr/@somewonyoon/238

Brunch Story

토스 프로덕트 산스 제작기: 금융 맥락과 디지털 환경을 고려한 서체

< 토스의 서체 '프로덕트 산스', 사랑할 수 밖에 없는 이유 > 

토스가 소비자한테 사랑받는 이유를 찾았어요. 이 글을 읽고 알게 되었다고 해도 과언이 아니에요.
가장 소비자 입장해서 생각했고, 디테일한 것도 놓치지 않았네요. 
게다가, 이렇게 알기 쉽게 글로 풀어서 공유해 주다니.. 
토스 브랜드 디자이너분들의 고민이 듬뿍 담긴 글이기도 해요. 

" 
토스 전용 서체, 토스 프로덕트 산스(Toss Product Sans, 이하 프로덕트 산스) 첫 번째 버전을 개발했어요.
프로덕트 산스를 만들면서 세 가지에 집중했습니다. 균형, 맥락, 그리고 형태예요.
프로덕트 산스를 만든 목적을 기억하시나요? 토스의 모든 환경에서 하나의 서체를 쓰기 위함이에요.
"

로제와 브루노 마스의 ⟨APT.⟩는 얼마를 벌었을까? - 금융이 알고 싶을 때, 토스피드

콘텐츠&퍼포먼스 마케팅

우정은

오늘은 나의 가장 젊은 날🌼

저는 지금껏 당연시 해왔던 것들이 모두 정답은 아니라는 생각으로 새롭고 재미있는 콘텐츠를 기획하기 위해 고민합니다. 요즘은 퍼포먼스 마케팅도 해요. 🧒🏻

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비즈니스 마케팅 매니저

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