[카테고리:] Python
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Apache Airflow: 데이터 워크플로우를 위한 오픈소스 오케스트레이션 플랫폼
Apache Airflow는 배치 기반 데이터 파이프라인, 머신러닝 모델 학습, 에이전틱 및 LLM 기반 워크로드와 같은 워크플로우를 개발하고, 스케줄링하고, 모니터링하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. Airbnb에서 처음 만들어진 이후 Apache 소프트웨어 재단의 톱레벨 프로젝트가 되었고, 지금은 데이터 엔지니어링 분야에서 사실상의 표준 오케스트레이션 도구로 자리잡았습니다. Airflow의 핵심 철학은 “Workflows as Code“입니다. 워크플로우가 전적으로 Python 코드로 정의되기 때문에, 다음과 같은…
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RAG 시스템, 어떻게 평가해야 할까? — RAGAS로 정량적 품질 검증
들어가며 LLM의 할루시네이션을 극복하기 위한 대안으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 나왔지만, RAG에서도 어떻게 설정하는가에 따라 품질이 극명하게 갈립니다. 결국 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 구축해서 벡터 DB 검색과 LLM 답변 생성이 정상적으로 동작하는 걸 확인했다고 해서 끝이 아니란 이야기 입니다. “답이 그럴듯하게 나온다”와 “답이 실제로 정확하고 근거가 있다”는 전혀 다른 이야기이기 때문입니다. RAG는 두 단계로 구성됩니다. 이 두 단계가 유기적으로…
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Gunicorn 완전 정복: Unix용 파이썬 웹서버의 정석
Gunicorn이란? Gunicorn(그린 유니콘, Green Unicorn)은 Unix 계열 운영체제에서 동작하는 파이썬용 WSGI HTTP 서버입니다. 루비(Ruby)의 Unicorn 프로젝트에서 영감을 받아 이식된 프로젝트로, “빠른 클라이언트와 게으른 애플리케이션을 위한” 서버라는 슬로건 그대로 단순한 구조와 가벼운 자원 사용, 폭넓은 프레임워크 호환성을 무기로 2010년부터 지금까지 파이썬 웹 서비스 배포의 사실상 표준으로 자리 잡고 있습니다. 프로젝트는 gunicorn.org와 GitHub – benoitc/gunicorn에서 관리되며, 이…
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LiteLLM: 100개 이상의 LLM을 하나의 API로 다루는 오픈소스 AI 게이트웨이
들어가며 요즘 서비스에 AI 기능을 넣으려면 흔히 OpenAI의 GPT, Anthropic의 Claude, Google의 Gemini, AWS Bedrock 등 여러 LLM(대규모 언어 모델) 제공업체 중 하나 이상을 선택해서 연동하게 됩니다. 문제는 이들 각각이 서로 다른 SDK, 인증 방식, 요청/응답 형식을 사용한다는 점입니다. 모델을 바꾸거나 여러 모델을 동시에 운영하려면 그만큼 코드를 다시 짜야 하죠. LiteLLM은 바로 이 문제를 해결하기…
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GLM-OCR: 0.9B 파라미터로 SOTA 성능을 달성한 초경량 오픈소스 OCR 모델
AI를 기반으로한 텍스트 인식 OCR은 나날이 발전해가고 있습니다. 최근 중국의 선도적인 AI 연구 기업 Zhipu AI(Z.ai)가 공개한 GLM-OCR은 이러한 문제를 해결하는 혁신적인 모델이 공개되었습니다. 단 0.9B(약 9억) 파라미터만으로 거대 모델에 버금가는 성능을 달성하며, ‘효율적인 AI’의 새로운 기록을 자랑하고 있습니다. GLM-OCR이란? GLM-OCR은 GLM-V 아키텍처를 기반으로 구축된 멀티모달 OCR 모델로, 단순히 이미지 내 텍스트를 추출하는 것을 넘어…
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Qwen3-TTS: 오픈소스로 만나는 차세대 음성 합성 모델
2026년 1월, Alibaba의 Qwen 팀이 음성 합성 기술의 새로운 이정표를 세우는 Qwen3-TTS를 Apache 2.0 라이선스로 공개했습니다. 최근 GPT-4o와 같은 멀티모달 모델들이 주목받고 있지만, 고품질 음성 생성 기술은 대부분 폐쇄적인 상용 API로만 제공되어 왔습니다. Qwen3-TTS는 이러한 한계를 돌파하며, 모델 가중치는 물론 핵심 기술인 음성 토크나이저, 학습 코드, 그리고 상세한 기술 보고서까지 완전히 공개했습니다. Qwen3-TTS의 핵심 특징…
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Supermemory: LLM을 위한 Universal Memory Layer
AI 시대에 가장 큰 과제 중 하나는 바로 ‘기억(Memory)’입니다. 대부분의 LLM은 대화가 끝나면 모든 컨텍스트를 잊어버리고, 다음 세션에서는 마치 처음 만난 사람처럼 행동합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Supermemory입니다. Supermemory란? Supermemory는 19세 창업자 Dhravya Shah가 개발한 AI 애플리케이션을 위한 범용 메모리 레이어입니다. 2025년 10월 Google AI 총괄 Jeff Dean, Cloudflare CTO Dane Knecht,…
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Google Gemini API의 File Search Tool: 완전 관리형 RAG 시스템의 등장
RAG의 복잡성을 해결하는 새로운 접근법 Google이 Gemini API에 완전 관리형 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템인 File Search Tool을 출시했습니다. 이 도구는 검색 파이프라인의 복잡성을 추상화하여 개발자가 실제 서비스 구축에만 집중할 수 있도록 설계되었습니다. File Search Tool의 핵심 특징 1. 혁신적인 가격 정책 File Search Tool의 가장 주목할 만한 특징은 파격적인 가격 정책입니다: 이러한 가격 정책은 RAG 시스템…
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Chandra: 레이아웃 보존 기능을 갖춘 고정밀 OCR 모델 소개
AI산업에서 문서의 디지털화는 이제 필수 입니다. 특히 OCR영역은 그 정확도를 다투는 매루 치열한 영역이며, 최근 공개된 이 모델도 더 높은 벤치마크 성능을 자랑하며 새롭게 등장한 OCR모델입니다. 오늘은 그 최신 OCR 모델인 Chandra에 대해 자세히 알아보겠습니다. Chandra는 Datalab에서 개발된 AI OCR모델로, 이미지와 PDF를 구조화된 HTML, Markdown, JSON으로 변환하면서 레이아웃 정보까지 완벽하게 보존하는 고정밀 OCR 모델입니다. Chandra의…