조대협의 블로그

이 문서는 Langgraph의 공식 튜토리얼 두번째 "Add tools"에 대한 코드를 설명한 문서이다.원본 코드 : https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/get-started/2-add-tools/모델 생성 및 툴 생성 부분tool = TavilySearch(max_results=2)tools = [tool]llm = init_chat_model("google_genai:gemini-2.5-flash")llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)외부 Search tool로 Langchain tool (TavilySearch)툴을 생성하고, 해당 툴을 tools 리스트에 넣은후에,LLM 모델을 생성하고, 해당 tool을 LLM..

LLM의 확률적 생성 프로세스 제어를 위한 방법론: 프롬프트 엔지니어링의 기술적 원리대규모 언어 모델(LLM)과의 상호작용 시, 응답의 비결정성(Non-determinism)과 재현성(Reproducibility)의 부재는 개발자에게 주요한 도전 과제이다. 프롬프트 엔지니어링은 이러한 확률적 모델의 출력을 결정론적으로 제어하기 위한 핵심적인 방법론으로 부상했다. 본 문서는 프롬프트 엔지니어링의 주요 기법들이 LLM의 내부 아키텍처 및 수학적 원리에 기반하여 어떻게 작동하는지 심층적으로 분석한다.1. LLM의 근본 원리: 자기회귀적 확률 모델 (Autoregressive Probabilistic Model)LLM의 모든 출력은 자기회귀(Autoregressive) 모델의 기본 원칙을 따른다. 즉, 주어진 ..

조대협 (http://bcho.tistory.com) 본인은 구글 클라우드의 엔지니어이며, 이 글은 회사의 의견을 대표하지 않고 본인 개인의 의견임을 밝혀둡니다. 얼마전에 Gemini CLI가 발표되고, Google Gemini 서버가 폭주했다는 이야기까지 들려왔다. 사람들은 왜 Gemini CLI에 열광할까? 이미 ChatGPT나 Claude가 웹, 데스크탑 까지 지원하고 있고, Cursor나 Winsurf같은 코딩 AI에서 부터 Lovable, V0와 같은 바이브 코딩 툴이 있는데, 터미널에서 지원하는 CLI 기반의 AI가 나온것 하나가 이 시장에 어떤 영향을 미칠까? 무료 서비스라는 발표로 많은 인기를 얻었지만, 그 보다 Gemini CLI는 SDLC (Software Development Lif..

조대협 (http://bcho.tistory.com) 지난 글에 이어서, Gemini에서 잘 알려지지 않은 기능을 연결해서 소개한다.오늘 소개하는 기능은 구글 검색 연동과, Gemini가 코드를 생성하고, 이를 실행할 수 있는 Code Execution이라는 기능 두가지이다. Google Search GroundingGemini API중에서 아마 가장 유용한 기능중 하나가 아닌가 싶은데, Google AI 모델 답게, Google Search 엔진과 연동이 된다. 내장된 구글 검색 도구를 가지고 있으며, 이를 사용하면, 질문에 대한 답을 얻기 위해서 구글 검색을 통해서 자료를 검색한 후에, 이를 기반으로 Gemini가 답변을 해준다. from google import genaifrom google.gen..

조대협 (http://bcho.tistory.com) 보통 우리가 LLM을 생각하면 LLM 모델은 학습된 정보를 기반으로 질문에 답변을 하는 기능만 생각하지만 LLM을 서비스하는 API의 경우 추가적인 기능을 제공하는 경우가 많다. Gemini API의 경우 구글 검색을 통한 답변이나, 코드를 생성한 후 자동으로 실행해주는 Code execution과 같은 추가 기능을 제공한다. 이는 Gemini LLM 모델에 추가적으로 Google Search나 코드 실행과 같은 추가 기능을 개발하여, API를 통해서 서비스 하는 개념이다. Gemini API에는 생각보다 유용한 기능들이 많은데, 이 글에서는 Gemini API의 유용한 기능을 위주로 살펴보도록 한다. Thinking먼저 Thinking 모델 (..

요즘 바이브 코딩, 커서 AI등, AI 기술이 개발쪽으로 깊숙하게 들어오고 있다. 실제로 아래 차트를 보면, LLM 공급자인 앤트로픽에서 LLM 모델이 어디서 많이 사용되는지를 조사한 통계자료가 있는데, 37.2%가 컴퓨터 관련(개발 관련)이다. 그외에 10.3%가 Art & Media쪽인데, 광고/마케팅이나 컨텐츠 생성쪽이다. 실제 시장을 봐도 AI 기술에 대한 이야기는 많지만 업무에 실질적으로 적용하고 있는 빈도는 생각보다 크게 높지 않고, AI를 잘 이해하고 있는 IT 쪽의 적응률이 높은 것을 볼 수 있다. 이러한 AI의 활용은 소프트웨어 개발의 생산성 향상으로 이루어지게 되고, 실제로 아래 파이낸스 타임즈지에 나온 그래프를 보면, 2024년을 기점으로 소프트웨어 엔지니어에 대한 채용이 급격하게 ..

코딩 자동화에 이어 운영 자동화까지 AIOps조대협 (http://bcho.tistory.com) 요즘 바이브 코딩이 많이 주목받고 있는데, 오늘은 바이브 코딩과 AIOps에 대해서 이야기 해보고자 한다. 먼저 바이브 코딩과 AI IDE에 대해서 분류해서 생각해볼 필요가 있다. 코딩 플랫폼바이브 코딩바이브 코딩은 대화를 하면서 코딩을 한다는 개념으로 생각하면 되는데, 주로 완제품 웹사이트나 모바일앱을 만들어주는 영역이 여기에 해당한다. 주로 UI가 있는 애플리케이션을 개발해주는 개념인데, Vercel의 V0, Replit, Lovable등이 이에 해당한다. 이러한 플랫폼은 코딩에 대한 지식이 없거나 부족한 경우에도 애플리케이션을 개발할 수 있는 장점이 있다. 특히 Vercel백앤드나 Superbase등의..

바이브 코딩 5단계 + 필수툴입니다보통 바이브 코딩 강의 보면 프롬프트 몇개 넣고 마는데, 진짜 바이브 코딩은 기획서 부터 AI로 생성하는 것 부터 시작하고, AI가 가능한 부분과 사람이 해야 하는 부분을 구분해야 하는데. 진짜 바이브 코딩 방법을 30분내에 설명해드립니다. 초보자뿐만 아니라, 실무자에게도 유리한 바이브코딩 5단계 + 필수툴입니다.

요즘 인터넷에 보면 가장 많이 나오는 단어가 바이브 코딩(Vibe coding)이 아닌가 싶다. Cursor와 같은 AI 코딩 도구를 이용해서, 코딩을 모르는 사람도 자연어로 요구 사항을 설명하면 AI가 자동으로 코드를 생성해준다. 유투브 채널에 보면 온갖 바이브 코딩에 대한 이야기이고, 개발자는 이제 없어질 것이며 신입은 필요가 없다는 이야기도 나오는데, 잘못된 오해가 많은 것 같고, 제대로 바이브 코딩을 하는 방법에 대한 가이드가 상대적으로 적은 것 같아서, 바이브 코딩에 대한 오해와, 어떻게 하면 바이브 코딩을 제대로 할 수 있을지에 대해서 설명하고자 한다. 바이브 코딩의 정의바이브 코딩은 OpenAI의 공동 창립자인 Andrej Karpathy에 의해서 2025년 2월에 소개되었다. 바이브 코딩은..

조대협 (http://bcho.tistory.com)지난 글을 통해서 MCP의 개념에 대해서 간략하게 이해해봤다. 이번글에서는 그러면 어떻게 MCP 서버를 실제로 구현하는지에 대해서 알아보도록 한다. MCP Local server & remote serverMCP server 는 구동 위치에 따라서, 로컬 서버와 리모트 서버로 분리된다. 아래는 Anthropic 의 아키텍처 다이어그램이다.   로컬 서버의 경우, MCP 애플리케이션 호스트 프로세스가 기동되는 로컬 데스크탑에서 실행되는 서버이고, 리모트 서버는 클라우드나 기타 네트워크로 접속될 수 있는 환경에서 기동되는 서버이다. 로컬 서버의 경우에는 같은 데스크탑에서 실행되기 때문에, 로컬 자원, 즉 데스크탑의 파일 등에 접근할 수 있다.(노트 : 이는..