llm9 [AI] Gemini API 실전 활용 가이드: 멀티모달 기능으로 AI 서비스 구축하기 목차Gemini API 실전 활용 가이드: 멀티모달 AI 서비스 구축하기1. Gemini API, 무엇이 그렇게 특별할까요?2. Google AI Studio에서 Gemini API 시작하기3. Python으로 Gemini API 실전 구현: 멀티모달 챗봇 만들기4. 삽질 경험: API Rate Limit과 Token 제한5. 결과 확인 및 활용 아이디어6. 마무리하며: 경험이 곧 자산Gemini API 실전 활용 가이드: 멀티모달 AI 서비스 구축하기안녕하세요, 13년차의 서버실 주인장, 인프라 엔지니어입니다. 요즘 AI 기술 발전 속도가 정말 무섭다는 생각이 들어요. 특히 Gemini API가 등장하면서 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오까지 한 번에 처리하는 멀티모달 AI(Multimodal.. 2026. 4. 30. [AI] LangChain RAG 시스템 구축: 임베딩과 검색 증강 생성 실전 가이드 목차LLM이 모르는 정보를 물어보면 어떻게 될까요?RAG가 뭔지 쉽게 이해해보기검색 증강 생성(RAG)이란?임베딩(Embedding)이 RAG의 핵심입니다환경 준비 — 시작 전에 챙겨야 할 것들필요한 패키지 설치환경변수 설정LangChain RAG 실전 구현 — 단계별 가이드1단계: 문서 로드(Document Loading)2단계: 문서 청킹(Text Splitting)3단계: 임베딩 생성 및 벡터 저장소 구축4단계: 검색기(Retriever) 설정5단계: RAG 체인(Chain) 완성⚠️ 삽질 기록 — 실제로 겪었던 문제들문제 1: 한국어 문서 청킹이 이상하게 됨문제 2: 검색 결과가 관련 없는 내용을 가져옴문제 3: ChromaDB 재시작 후 데이터 날아감결과 검증 — 실제로 잘 동작하는지 확인하기더.. 2026. 4. 30. [AI] RAG 실전 구현 가이드: LLM 환각 현상 줄이고 최신 정보 활용하기 목차RAG 실전 구현 가이드: LLM 환각 현상 줄이고 최신 정보 활용하기1. LLM 환각 현상, 왜 발생할까요? 그리고 RAG가 답입니다!2. RAG 구현을 위한 핵심 요소: LangChain과 벡터 데이터베이스3. RAG 실전 구현: 단계별 가이드 (Python & LangChain)4. 주의사항 및 트러블슈팅 ⚠️5. 검증 및 결과 확인6. 마무리하며: RAG, LLM 활용의 새로운 지평을 열다RAG 실전 구현 가이드: LLM 환각 현상 줄이고 최신 정보 활용하기안녕하세요, 13년차 서버실의 인프라 엔지니어입니다. 요즘 인공지능(AI) 분야는 정말 눈 깜짝할 사이에 발전하고 있죠. 특히 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 놀라운 성능으로 우리의 삶과 업무 방식을 바꾸.. 2026. 4. 29. [AI] Ollama 로컬 AI 설치 및 실행 완벽 가이드 목차ChatGPT 없이도 AI를 쓸 수 있다고요?Ollama가 뭔지부터 짚고 넘어가요쉽게 말해서 이런 도구입니다클라우드 AI vs 로컬 AI, 뭐가 다른가요?설치 전 준비사항 확인하기하드웨어 요구사항지원 운영체제Ollama 설치 방법 — OS별 완벽 가이드1. macOS 설치2. Linux 설치3. Windows 설치4. Docker로 설치 (서버 환경 추천)Ollama 모델 다운로드 및 실행하기첫 번째 모델 실행해보기자주 쓰는 Ollama 명령어 모음API로 사용하기 — 다른 앱과 연동⚠️ 실제로 겪었던 문제들과 해결 방법문제 1: 모델이 너무 느려요문제 2: "Error: model not found" 오류문제 3: 포트 11434가 이미 사용 중문제 4: 디스크 공간이 부족해요문제 5: 한국어 응답.. 2026. 4. 10. [Homelabs] 구독료 0원! Proxmox + Ollama + Open WebUI로 우리 집에 ChatGPT 서버 만들기 (2026 완벽 가이드) 들어가며: "아빠, 이거 ChatGPT야?" "아니, 이건 아빠표 AI야."솔직히 고백하겠습니다. 저는 매달 나가는 AI 구독료가 아깝습니다.ChatGPT Plus 월 2만원, Claude Pro 월 2만원, Gemini Advanced 또 얼마... 4명의 아이들 학원비도 빠듯한 가장의 지갑에서 AI 구독료가 줄줄 새어나가는 걸 보고 있자니, 시스템 엔지니어의 피가 끓어오르더라고요. "잠깐, 나 서버 만드는 사람인데... 직접 만들면 되는 거 아냐?"그렇게 시작된 주말 프로젝트가 지금은 우리 가족 전체가 쓰는 '아빠표 AI 서버'가 되었습니다. Proxmox 위에 Ollama를 올리고, Open WebUI로 ChatGPT 못지않은 깔끔한 웹 인터페이스까지 씌웠죠. 비용은? 전기세 빼면 완전 무료입니다... 2026. 3. 15. [AI] 월 구독료 0원의 반란: 홈랩 엔지니어가 Proxmox에 Ollama + Open WebUI로 나만의 ChatGPT를 만든 이유 들어가며: "이번 달 AI 구독료가 얼마라고요?"일요일 아침, 아이들이 아직 잠든 사이 조용히 작업실에 들어왔습니다. 커피를 한 모금 마시며 카드 명세서를 열어보는데, Google AI Pro 20달러, Claude MAX 110달러, 이것저것 합치니 매달 AI 구독료만 15만 원이 훌쩍 넘어갑니다. 엔지니어의 뇌가 즉시 반응했죠. "잠깐, 나 집에 Proxmox 서버 돌리고 있잖아. 이거 직접 만들면 되는 거 아닌가?"2026년 3월 현재, 로컬 AI는 더 이상 괴짜 개발자들의 전유물이 아닙니다. Ollama라는 도구 하나면 터미널에서 명령어 한 줄로 GPT급 대규모 언어 모델(LLM)을 내 서버에서 돌릴 수 있고, Open WebUI를 붙이면 ChatGPT와 똑같은 웹 인터페이스까지 얻을 수 있습니다.. 2026. 3. 15. 이전 1 2 다음
