AI 썸네일형 리스트형 [FEConf 2025 미리보기] 컨퍼런스에서 발견하는 FE들의 성장 청사진 컨퍼런스에서 발견하는 FE들의 성장 청사진매년 열리는 FEConf는 단순한 기술 강연의 나열 그 이상입니다. 이는 프론트엔드 개발 생태계의 현재와 미래를 가늠하는 중요한 바로미터와 같습니다. 주최측과 연사들이 선택한 주제들은 우리가 지금 현업에서 어떤 문제들을 풀고 있고, 어떤 기술을 마스터하려 하며, 우리 분야가 어떤 방향으로 나아가고 있는지를 집약적으로 보여주는 시대정신의 반영입니다. 따라서 컨퍼런스 발표 목록을 살펴보는 것은 단순히 새로운 기술을 접하는 것을 넘어, 우리 자신의 성장 방향을 설정하는 데 중요한 단서를 제공합니다.FEConf 2025의 발표 목록을 심층적으로 분석해 본 결과, 현대 프론트엔드 개발자의 성장은 더 이상 단일한 경로를 따르지 않는다는 점이 명확해졌습니다. 성공적인 커리어는.. 더보기 Embabel: Java를 위한 AI 에이전트 프레임워크 Embabel: Java를 위한 AI 에이전트 프레임워크1. 소개 (Introduction)AI 기술이 발전하면서, 단순한 모델 호출을 넘어 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트(Agent)를 구축하려는 요구가 커지고 있다. Embabel은 Java 생태계에서 이러한 AI 에이전트 개발을 간소화하고 구조화하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크다.Spring AI가 다양한 LLM(거대 언어 모델)과의 '연결'에 초점을 맞춘다면, Embabel은 한 단계 더 나아가 상태(state), 컨텍스트(context), 목표(goal)를 가진 지능형 에이전트를 만들기 위한 종합적인 프레임워크를 제공한다.이 글에서는 Embabel의 핵심 개념과 어떻게 이를 사용하여 강력한 AI 에이전트를 구축할 수 있는지 알아본다... 더보기 제미나이코드 어시스트 에이전트모드의 등장 AI 에이전트의 등장: 개발과 기획의 패러다임 전환이 시작된다구글이 인공지능(AI) 코딩 도우미인 '제미나이 코드 어시스트(Gemini Code Assist)'에 새로운 '에이전트 모드(Agent Mode)'를 포함한 대규모 업데이트를 2025년 7월 17일(현지시간) 공개했다. 이는 단순한 생산성 도구의 개선을 넘어, 소프트웨어 개발과 기획의 본질 자체를 재정의하는 중대한 사건이다. 이제 우리는 ‘코드를 작성하는 행위’의 미래와 ‘아이디어를 현실로 만드는 과정’에 대해 근본적인 질문을 던져야 할 시점에 도달했다.이 변화의 핵심은 AI가 단순한 ‘조수(Assistant)’에서 자율적인 ‘행위자(Agent)’로 진화했다는 점이다. 기존의 AI가 단편적인 코드 조각을 제안하는 수준이었다면, AI 에이전트는 .. 더보기 RAG 기반 검색 시스템 구축 RAG 기반 검색 시스템 구축: Spring Boot, Elasticsearch, LangChain4j, Ollama 활용 0. 이 포스팅을 쓰게된 계기~최근 서비스에 업로드되는 방대한 콘텐츠 속에서 사용자가 원하는 정보를 더욱 쉽고 정확하게 찾아낼 수 있는 방법에 대해 깊이 고민했다. 당근 내가 개발중인 서비스에서 필요로 했기때문인데, 그 해답으로 Spring Boot의 강력한 백엔드 기능과 온디바이스 AI의 프라이버시 및 속도 이점, 그리고 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술의 정확도 높은 정보 검색 능력을 결합한 자연어 기반 콘텐츠 검색 시스템 구축 과정을 구축하기 위한 방향성을 잡았다. 이게 정답은 아니다. 내가 그린 아이디어로 서비스에 적용시켜보는게 목표고 차.. 더보기 Ollama/Llama3/Langchain4j, RAG :유해 콘텐츠 필터링 시스템 구축 서비스를 위한 AI 기반 유해 콘텐츠 필터링 시스템 구축 방안: Ollama/Llama3 및 Langchain4j RAG 활용 내가 리딩중인 서비스에 적용해 보려고 작성한것이나, 다른 많은 개발자 들에게 도움이 되기를 바라는 마음으로 열심히 적어 보려고한다. 좋은 피드백을 주시면 더 좋은 포스팅으로 업데이트해 나가도록 하겠습니다. 1. 서론서비스와 AI 기반 유해 콘텐츠 필터링 기능 도입의 필요성내가리딩 중인 서비스는 지역 기반 소셜 네트워크로서, 사용자가 직접 정보를 찾지 않아도 주변의 중요한 정보나 소식을 자동으로 얻고, 지역 주민 간의 소통을 활성화하며, 로컬 비즈니스 생태계를 조성하여 지역 경제 활성화에 기여하는 가치를 추구한다. 이러한 서비스의 핵심 가치를 지키고 사용자 경험을 향상시키기 위해서.. 더보기 Google's Prompt Engineering 들어가며 (Introduction)구글이 2025년 2월에 발표한 68페이지 분량의 'Prompt Engineering' 백서(저자: Lee Boonstra)는 대규모 언어 모델(LLM)과의 상호작용을 최적화하기 위한 포괄적인 가이드 문서이다. 이 문서는 해외 개발자들 사이에서 상당한 주목을 받은 것으로 보이며, 국내에서도 관련 논의나 요약 자료들이 공유되기 시작했다. 다만, 아무래도 최신 기술의 상세한 원문 정보가 비영어권에 빠르게 전파되는 데에는 다소 시간이 걸릴 수 있다는 생각에, 구글의 공식 문서인 만큼 원문을 통해 주요 내용을 빠르게 훑어보았다. 단순 번역 + 응용 + 핵심단어로 내용을 정리해보았다.구글의 Lee Boonstra가 저술했으며, 여러 콘텐츠 기여자, 큐레이터, 편집자, 기술 작가 .. 더보기 이전 1 다음
