[카테고리:] IT

  • NLTK: 파이썬 자연어 처리의 강력한 도구

    NLTK: 파이썬 자연어 처리의 강력한 도구

      자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있게 하는 인공지능의 한 분야입니다. 파이썬에서는 NLTK(Natural Language Toolkit)라는 강력한 라이브러리를 통해 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 이 글에서는 NLTK의 주요 기능과 실제 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. NLTK란? NLTK는 2001년 펜실베니아 대학교에서 교육 목적으로 개발된 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. 텍스트 처리를 위한 50개 이상의…

  • Python Pathlib 모듈: 파일 경로 관리의 새로운 접근법

    Python Pathlib 모듈: 파일 경로 관리의 새로운 접근법

    Python Pathlib  파일 경로를 다루는 것은 프로그래밍에서 기본적이면서도 중요한 작업입니다. Python에서는 전통적으로 os.path 모듈을 사용해 왔지만, Python 3.4부터 도입된 pathlib 모듈은 객체 지향적이고 직관적인 방식으로 파일 시스템 경로를 다룰 수 있게 해줍니다. 이 글에서는 pathlib의 설치부터 주요 기능, 실용적인 예제까지 살펴보겠습니다. Pathlib 설치 방법 좋은 소식은 pathlib이 Python 3.4 이상 버전에서는 표준 라이브러리에 포함되어 있다는…

  • Python의 os.path 라이브러리: 파일 경로 처리의 강력한 도구

    Python 프로그래밍에서 파일 및 디렉토리 경로를 다루는 일은 매우 흔합니다. 특히 다양한 운영 체제에서 실행되는 코드를 작성할 때 경로 처리는 까다로울 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 Python은 os.path 모듈을 제공합니다. 이 모듈은 파일 경로를 플랫폼에 독립적으로 처리할 수 있게 해주는 다양한 함수들을 포함하고 있습니다. os.path 모듈 설치 os.path는 Python의 표준 라이브러리에 포함되어 있어 별도의…

  • AI 리터러시: 인공지능 시대의 필수 역량

    인공지능의 기술은 걷잡을수 없이 빠르게 진화되고 있습니다. 또한 이 기술의 보급과 일상에 적용도 확대되면서 우리가 인공지능 시대에 어떻게 이 기술을 활용해야 하는가에 대한 고민을 하게 됩니다. 그러한 환경에서 나온 ‘AI 리터러시’라는 개념이 중요하게 부상하고 있습니다. 오늘은 AI 리터러시의 의미와 앞으로 AI 시대에 필요한 역량, 그리고 우리가 대비해야 할 기술에 대해 알아보겠습니다. AI 리터러시란 무엇인가? AI…

  • Google Drive MCP 서버: Claude와 Google Drive를 연결하는 강력한 도구

    Google Drive MCP 서버: Claude와 Google Drive를 연결하는 강력한 도구

      Claude AI를 사용하면서 Google Drive에 저장된 파일들을 직접 활용하고 싶으신가요? Google Drive MCP 서버를 통해 이제 Claude가 여러분의 Google Drive 파일을 검색하고, 읽고, 분석할 수 있습니다. 이 글에서는 Google Drive MCP 서버의 특징, 기능, 설치 방법 및 활용 예제를 자세히 알아보겠습니다. Google Drive MCP 서버란? 앞서 다른 포스트에서 언급된 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI…

  • Agent To Agent Protocol(A2A): 자세하게 들여다 보기

    Agent To Agent Protocol(A2A): 자세하게 들여다 보기

    인공지능 기술의 발전으로 다양한 AI 에이전트들이 개발되고 있습니다. 그러나 이러한 에이전트들이 서로 다른 프레임워크와 벤더에서 구축되어 있기 때문에, 이들 간의 원활한 협업이 어려운 것이 현실입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구글은 ‘Agent To Agent Protocol(A2A)’이라는 개방형 프로토콜을 개발했습니다. A2A 프로토콜은 서로 다른 생태계의 에이전트들이 공통 언어를 통해 소통할 수 있게 하여, 다중 에이전트 시스템의 상호 운용성을…

  • Agent2Agent(A2A) 프로토콜: AI 에이전트 간 상호운용성의 새로운 시대

    Agent2Agent(A2A) 프로토콜: AI 에이전트 간 상호운용성의 새로운 시대

    구글은 지난 2025.4.9 구글 클라우드 넥스트에서 발표한 Agent2Agent(이하 A2A) 프로토콜은 AI 에이전트들이 서로 원활하게 통신하고 협업할 수 있게 하는 혁신적인 오픈 프로토콜입니다. 이 글에서는 A2A 프로토콜의 주요 내용과 의미를 알기 쉽게 정리해 보겠습니다. AI 에이전트와 상호운용성의 필요성 AI 에이전트는 일상적인 반복 작업부터 복잡한 업무까지 자율적으로 처리함으로써 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 기업들은 이미 다양한 업무…

  • Python 패키지 관리: uv와 uvx 소개

    Python 패키지 관리: uv와 uvx 소개

    Python 패키지 관리의 새로운 바람: uv와 uvx 소개 Python 개발자라면 패키지 관리의 중요성을 잘 알고 계실 겁니다. 지금까지 pip, conda, poetry 등 다양한 도구들이 있었지만, 최근 주목받고 있는 새로운 도구가 있습니다. 바로 ‘uv’와 ‘uvx’입니다. 이 도구들은 기존 패키지 관리자의 한계를 극복하고 더 빠르고 효율적인 환경을 제공합니다. uv란 무엇인가? uv는 Astral이라는 회사에서 개발한 Python 패키지 설치…

  • RAG(Retrieval Augmented Generation)의 성능을 획기적으로 높이는 9가지 전략 – 1/3 

    RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 LLM의 할루시네이션을 줄이고 정확한 정보를 제공하기 위한 핵심 방법론입니다. 그러나 실제 구현 시 검색 품질 저하나 LLM의 과도한 창의성으로 인해 원하는 결과를 얻지 못하는 경우가 많습니다. 질문에 따라 참고를 위해 RAG에서 검출된 문서를 보면, 의아한 결과가 종종 발생됩니다. 또한 제한된 검출 문서내에서 LLM이 답변해주기 충분한 정보량을 제공하지 못하였을 때 응답의 결과가 좋지…