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AI 파인튜닝 없이 성능 높이는 법 - Few-shot, CoT, RAG 전략 비교 AI 파인튜닝 없이 성능 높이는 법 - Few-shot, CoT, RAG 전략 비교2026년 4월 기준 | AI 신기능 분석 · 프롬프트 전략요약: 파인튜닝은 비용도 크고, 데이터도 필요하고, 시간도 오래 걸립니다. 그런데 실무에서는 파인튜닝 없이도 성능을 확 끌어올릴 수 있는 방법이 3가지 있습니다. Few-shot, Chain of Thought, RAG를 동일한 태스크에 적용해서 정확도를 직접 비교해봤습니다.목차파인튜닝이 항상 정답은 아닌 이유Few-shot Learning: 예시의 힘Chain of Thought: 생각하게 만드는 프롬프트RAG: 외부 지식을 주입하는 방법동일 태스크 적용 결과 비교전략별 구현 난이도·비용·적합 상황 정리어떤 전략을 선택해야 할까파인튜닝이 항상 정답은 아닌 이유처음.. 2026. 4. 9.
AI 멀티모달 앱 만들기 - 이미지+텍스트 동시 처리 파이프라인 AI 멀티모달 앱 만들기 - 이미지+텍스트 동시 처리 파이프라인2026년 4월 기준 | AI API 활용이 글에서 다루는 것: 이미지와 텍스트를 동시에 처리하는 멀티모달 AI 앱을 Python으로 직접 만듭니다. GPT-4o와 Claude 3.5 Sonnet의 Vision API를 활용해서, 영수증 사진을 찍으면 가계부가 자동으로 정리되고, 스크린샷 한 장으로 버그 리포트가 생성되는 실전 파이프라인을 구축합니다. 두 모델의 이미지 분석 정확도와 속도 비교 결과도 포함했습니다.목차멀티모달 AI란 무엇인가GPT-4o / Claude 3.5 멀티모달 API 기본 사용법공통 유틸리티 - 이미지 전처리 모듈실전 예제 1: 영수증 OCR + 가계부 자동 정리실전 예제 2: 스크린샷으로 버그 리포트 자동 생성GPT-.. 2026. 4. 9.
Claude Code CLI로 프로젝트 자동화하기 - 실전 워크플로우 Claude Code CLI로 프로젝트 자동화하기 - 실전 워크플로우2026년 4월 기준 | AI 개발 가이드요약: Claude Code는 Anthropic이 만든 터미널 기반 AI 코딩 에이전트입니다. GUI 에디터 없이 터미널에서 자연어로 코드를 작성하고, 리팩토링하고, 테스트를 돌리는 도구인데요. 3개월간 실제 프로젝트에서 사용하면서 느낀 점을 정리했습니다. 설치부터 CLAUDE.md 활용, 실전 워크플로우까지 CLI 기반 개발의 모든 것을 다룹니다.목차Claude Code란 무엇인가설치 및 초기 설정실전 워크플로우 4가지CLAUDE.md로 프로젝트 컨텍스트 관리하기Cursor/Copilot과 뭐가 다른가실전 팁 모음주의할 점마무리1. Claude Code란 무엇인가Claude Code는 Anthr.. 2026. 4. 9.
AI Function Calling 실전 활용법 - GPT & Claude 비교 구현 AI Function Calling 실전 활용법 - GPT & Claude 비교 구현2026년 4월 기준 | AI 신기능 분석이 글에서 다루는 것: LLM이 외부 도구를 직접 호출하는 Function Calling(Tool Use)의 개념부터, GPT와 Claude 양쪽의 실제 구현 코드를 비교합니다. 날씨 API 조회, 데이터베이스 검색 같은 실무 시나리오를 코드로 직접 만들어보고, 두 모델의 응답 속도와 도구 선택 정확도를 실측 비교한 결과까지 공유합니다. 직접 프로젝트에 Tool Use를 도입하면서 겪은 삽질과 해결 과정을 담았습니다.목차Function Calling이란 무엇인가GPT function_calling vs Claude tool_use - 구조 차이실전 예제 1: 날씨 조회 API 연동.. 2026. 4. 9.
AI 코드 리뷰 자동화 - GitHub Actions + Claude API로 PR 자동 리뷰 AI 코드 리뷰 자동화 - GitHub Actions + Claude API로 PR 자동 리뷰2026년 4월 기준 | AI 개발 가이드이 글에서 다루는 것: GitHub에 Pull Request가 올라오면, GitHub Actions가 자동으로 Claude API를 호출해서 코드 리뷰를 수행하고, 리뷰 결과를 PR 코멘트로 남기는 전체 파이프라인을 구축합니다. YAML 워크플로우 설정부터 Python 스크립트, 프롬프트 튜닝, 비용 최적화까지 실전에서 바로 적용할 수 있도록 작성했습니다.목차왜 AI 코드 리뷰인가전체 아키텍처 설계환경 설정 - GitHub Secrets, API 키 등록GitHub Actions 워크플로우 작성PR diff 추출 + Claude API 리뷰 요청 스크립트리뷰 결과를 PR .. 2026. 4. 6.
AI 에이전트 쉽게 이해하기 - 2026년 가장 핫한 AI 트렌드 AI 에이전트 쉽게 이해하기 - 2026년 가장 핫한 AI 트렌드2026년 4월 기준 | AI 신기능 분석요약: AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 챗봇과 달리, 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하며 목표를 달성하는 자율형 AI 시스템입니다. 2026년 현재 가장 뜨거운 AI 트렌드로, 개발자라면 반드시 이해하고 있어야 할 핵심 개념입니다. 에이전트의 작동 원리부터 직접 만들어보는 코드까지 정리했습니다.목차AI 에이전트란 무엇인가 - 챗봇과의 핵심 차이AI 에이전트의 4가지 핵심 구성요소에이전트 작동 원리 - ReAct 패턴주요 에이전트 프레임워크 비교간단한 AI 에이전트 만들기 - Python 코드실전 활용 사례현재 한계와 주의사항AI 에이전트의 미래 전망AI 에이전트란 무엇인가 - 챗봇과의 핵심 차.. 2026. 4. 6.

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