OpenRAG는 문서 지식 기반 AI 응용 프로그램을 구축하기 위한 종합적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 플랫폼입니다. Langflow의 시각적 워크플로우 빌더, OpenSearch의 확장 가능한 검색 엔진, Docling의 강력한 문서 처리 기능을 하나로 통합하여 개발자가 복잡한 RAG 시스템을 신속하게 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 글에서는 OpenRAG의 핵심 아키텍처, 주요 기능, 그리고 실제 구현 방법을 살펴보겠습니다. 더보기

MiroFish-Ko는 저장소 소개 문구만 보면 꽤 과감합니다. “무엇이든 예측한다” 는 표현을 전면에 두고, 뉴스나 정책 초안, 금융 신호 같은 현실 세계의 시드 정보를 넣으면 수천 개의 에이전트가 상호작용하는 병렬 디지털 세계를 만들어 미래를 리허설할 수 있다고 설명합니다. 공개 저장소 기준으로 보면 이 프로젝트는 단순한 챗봇이 아니라, 입력 문서를 그래프와 에이전트 환경으로 바꾸고 시뮬레이션을 돌린 뒤 보고서와 후속 상호작용까지 이어지는 멀티 에이전트 예측 애플리케이션 으로 읽는 편이 더 정확합니다. 더보기

AI가 코드를 작성하는 시대에 개발자는 어떻게 프롬프트를 작성해야 할까요? 단순히 “이 코드 만들어줘"라고 요청하는 것으로는 충분하지 않습니다. 효과적인 AI 프롬프트 작성에는 명확한 원칙이 필요합니다. 이 글에서는 Clone Coder에서 소개하는 개발자를 위한 AI 프롬프트 작성 5가지 원칙을 정리합니다. 더보기

들어가며 주가 예측은 머신러닝에서 가장 도전적인 문제 중 하나다. 단일 모델로는 시장의 복잡성을 포착하기 어렵기 때문에, 실무에서는 여러 기법을 파이프라인으로 결합한다. Boris Banushev의 오픈소스 프로젝트 stockpredictionai는 Goldman Sachs(GS) 주가 예측 을 목표로, GAN(Generative Adversarial Network), LSTM, CNN, 강화학습, BERT NLP, 푸리에 변환, ARIMA, Stacked Autoencoder, XGBoost, PCA까지 — 현대 딥러닝과 전통 통계 기법을 하나의 시스템으로 통합한 프로젝트다. GitHub 스타 5,500개 이상을 받은 이 프로젝트의 전체 아키텍처를 해부한다. 더보기

개요 AI 기술이 기업의 핵심 인프라로 자리 잡으면서, AI 보안 은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 2024년 한 해 동안 GitHub에서만 3,900만 개 이상의 API 키가 유출 되었고, AI 공급망 공격은 전년 대비 3,567% 급증 했습니다. 이 글에서는 AI 서비스를 개발하고 운영하는 개발자가 반드시 알아야 할 7가지 AI 보안 필수 상식 을 정리합니다. mindmap root((AI 보안 7대 원칙)) API Key Hardcoding 환경 변수 사용 Secrets Manager Pre-commit Hook Supply Chain Poisoning 패키지 검증 safetensors 사용 AI-BOM 작성 System Prompt Leakage 입력 검증 Context 격리 Canary Words PII Data Masking 정규식 + NER 토큰화 규정 준수 DB Privilege Sandboxing 최소 권한 원칙 Row-Level Security 격리 환경 Third-Party Plugin 다층 방어 권한 최소화 모니터링 Real-time Audit Logging 전체 로깅 이상 탐지 SIEM 연동 1. API Key Hardcoding - 깃허브 퍼블릭 저장소 API 키 노출 원천 차단 현실적인 위협 2024년 GitHub 스캔 결과 1,743개의 유효한 API 키 가 2,804개 도메인에서 발견되었습니다. Forbes AI 50 기업의 65%가 API 키를 노출 한 이력이 있으며, 평균 보안 사고 비용은 400만 달러 에 달합니다. 더보기