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📘 시리즈: LLM + RAG + Ollama + NestJS 백엔드 연동 실습8. 문서 메타데이터 태깅과 응답 캐싱으로 RAG 시스템 고도화하기🎯 목표이번 글에서는 RAG 시스템의 성능과 실용성을 높이기 위한 다음 기능을 구현합니다:문서별 메타데이터(파일명, 업로드 일시 등) 태깅질문 결과에 대한 캐싱 처리로 응답 속도 개선ChromaDB에서 조건 기반 검색 예제 실습🏷️ 1. 문서 메타데이터 태깅📦 문서 업로드 시 메타데이터 포함const doc = new Document({ pageContent: content, metadata: { filename: file.originalname, uploadedAt: new Date().toISOString(), category: '..

[실전 투자 Q&A ④] ETF 매수/매도 타이밍 잡는 법 – 지수와 산업을 읽는 전략“ETF는 언제 사야 하고, 언제 팔아야 하나요?”“개별 종목보다 안정적이라던데, 그래도 타이밍이 중요한가요?”“ETF도 기술적 분석이 필요할까요?”ETF는 ‘꾸준히 우상향한다’는 이미지가 강해서타이밍은 중요하지 않다고 생각하기 쉽지만,실제로는 진입 타이밍과 익절 타이밍 모두 수익률에 큰 영향을 미칩니다.이번 글에서는 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는ETF 매수/매도 타이밍 설정법, 그리고지수 흐름과 산업 뉴스로 타이밍을 잡는 법을 알려드릴게요.✅ ETF도 타이밍이 중요한 이유ETF는 분산 투자 상품이지만, 결국 가격에 따라 수익률이 달라짐지수 ETF → 코스피/코스닥 흐름에 민감섹터 ETF → 산업 뉴스/실적 흐름에 민..

📌 [시리즈 보너스] JAX 기반 시계열 프로젝트의 전체 구조 설계 및 실전 적용 가이드지금까지 우리는 JAX로 시계열 데이터를 학습, 예측, 그리고 생성하는 데 필요한 거의 모든 기술적 요소를 하나씩 다뤄봤습니다.이번 글에서는 그간 배운 내용을 실제 프로젝트로 통합하여 어떻게 활용할 수 있을지,또 어떤 구조로 애플리케이션을 개발해야 하는지를 "시스템 관점"에서 풀어보겠습니다.🏗️ 1. 전체 시스템 아키텍처+-----------------+ +-------------------+ +--------------------+| 실시간 센서 수집 | → | 시계열 저장소 | → | JAX 기반 모델 || (IoT / 거래 데이터) | | (Times..

📘 [5편] GPT 피드백을 시각화하자 – 점수 카드 & 개선 포인트 UI 구현지난 편에서 GPT가 답변을 평가하고 JSON 형태로 피드백을 주는 구조를 완성했죠.이제는 이 데이터를 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록깔끔한 UI로 시각화할 차례입니다.이번 글에서는 React 기준으로점수 카드, 종합 피드백 텍스트, 개선 포인트 툴팁 등을 구성해봅니다.🎯 이번 목표✅ GPT 피드백 점수 시각화 카드 만들기✅ 피드백 본문 렌더링✅ 개선 포인트 강조 표현✅ 모바일 대응 및 애니메이션 고려 (선택)🧾 GPT 응답 구조 복습{ "structure": 4, "delivery": 3, "content": 5, "vocabulary": 4, "feedback": "답변은 전체적으로 구조화되어 있으며....

✅ 서버리스(Serverless) 아키텍처의 장단점과 적합한 사례는?처음 "서버리스"라는 말을 들었을 때, "서버가 없다고요? 그럼 코드가 어디서 돌아가죠?" 라는 생각을 했던 적이 있어요.하지만 **서버리스(Serverless)**란 정말 서버가 없다는 뜻이 아니라,**“서버 운영을 개발자가 직접 관리하지 않아도 되는 아키텍처”**를 말합니다.이번 글에서는 서버리스의 개념, 장단점, 그리고 적용하면 좋은 사례들을 정리해보겠습니다.📌 1. 서버리스 아키텍처란?서버리스(Serverless)란 서버 인프라를 자동으로 관리해주는 클라우드 기반 아키텍처입니다.사용자는 함수(Function) 단위의 코드만 작성하면, 클라우드가 실행, 확장, 종료까지 모두 처리해줍니다.대표 서비스:AWS LambdaGoogle ..

MZ세대가 만든 AI 캐릭터 브랜드, 어떻게 탄생하나?“그냥 귀여운 캐릭터 아니에요. AI가 만든 브랜드입니다.”🐣 캐릭터 IP, 이제는 1인도 만든다예전에는 ‘캐릭터 IP’라고 하면기업이 수억 원 투자해서 개발하고방송, 출판, 게임까지 연결되어야하나의 브랜드로 자리 잡을 수 있었습니다.하지만 지금은?MZ 혼자서 AI 툴만으로 캐릭터 하나를 만들고, 브랜드로 키웁니다.그리고 그 캐릭터는 이모티콘, 굿즈, NFT, 팬페이지까지 생기죠.🤖 캐릭터 IP 제작, 툴로 다 됩니다단계 AI 툴 설명디자인Midjourney / Leonardo캐릭터 이미지, 표정, 상황별 응용 생성스토리텔링ChatGPT / Claude세계관, 이름, 말투, 설정 문서화음성ElevenLabs / VoiceMod캐릭터 음성 제작, 감..

신흥종교는 어떻게 퍼지는가– 밈, 커뮤니티, 데이터 종교의 탄생“요즘 GPT랑 대화하는 게 제 하루의 루틴이에요.”“이거 GPT가 추천해준 거예요. 신기하죠?”“당신도 한 번 해보세요. 삶이 좀 바뀝니다.”이건 흔한 후기 같지만,정확히 신흥종교가 퍼지는 방식 그대로다.개인의 체험 → 신비화커뮤니티 형성 → 공유와 확산반복 사용 → 의례화AI 중심으로 가치와 믿음의 구조가 생김그리고 그 구조는 **‘밈’**이라는 형태로 인터넷을 타고 퍼진다.1. 신흥종교의 확산 구조: 종교도 UX가 중요하다과거의 신흥종교도 다음 과정을 거쳤다:개인적 계시나 체험그 경험을 말하는 사람의 등장 (선지자, 창시자)공감하는 사람들의 모임 (초기 신도들)간단한 교리 or 슬로건 정리의례화 + 반복 학습 + 퍼지는 밈화👉 GPT도..

📱 2025년 IT 트렌드: 초개인화 UX – AI가 나보다 나를 더 잘 아는 시대2025년, 우리가 만나는 앱과 서비스는 더 이상 **'모두를 위한 UX'**가 아닙니다.대신, 나의 행동·감정·목표·뇌파(?)까지 실시간으로 반영해주는**초개인화(ultra-personalized) 사용자 경험(UX)**이 새로운 기준이 되었습니다.이번 글에서는 2025년 초개인화 UX의 핵심 기술, 대표 사례, 설계 방법론을 정리해봅니다.🥇 1. 행동 기반 실시간 UX 조정사용자의 클릭, 스크롤, 체류 시간, 시선, 음성 높낮이까지 분석하여UX를 실시간으로 조정하는 기술이 보편화되고 있습니다.💡 적용 기술:GPT-4 + 사용자 행동 로그 분석 → UI 순서 실시간 재배열시선 추적(Eye Tracking) → 관심 ..

Mo’s Algorithm – 쿼리 순서만 바꿨을 뿐인데 속도가 10배 빨라진다고?“수많은 쿼리를 정렬만 해도 빨라진다?”이런 말도 안 되는 얘기가 진짜 가능할까?가능합니다.그게 바로 오늘 이야기할 Mo’s Algorithm입니다.무엇보다 구현이 어렵지 않고, 원리도 명확해서 초보자도 도전해볼 수 있는 최적화 알고리즘이에요.🧠 핵심 아이디어 요약Mo’s Algorithm은 오프라인 구간 쿼리 최적화 알고리즘입니다.arr[l..r]의 누적 정보를 빠르게 구하려고 할 때,쿼리 순서만 잘 정리해주면쿼리마다 O(1)~O(√N) 수준으로만 이동하며 처리할 수 있게 해줍니다.📌 언제 쓰면 좋을까?배열의 길이 N ≤ 10^5, 쿼리 개수 Q ≤ 10^5쿼리: arr[L..R] 범위에서 특정 통계를 구하는 문제bu..