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[도서 리뷰] 랭체인으로 RAG 개발하기: VectorRAG & GraphRAG AI Agent개발을 하면서, 가장 중요한 것은 "RAG를 어떻게 잘 쓰는가"이다. Open AI나 Claude에 API를 호출은 무엇이든 대답하게 하지만, 기억을 잘 하지 못한다. 그래서 채팅이 늘어날 수록, 사용해야하는 토큰의 수도 늘어난다. 밥 먹었어?밥 벅었어?, 응 방금밥 벅었어?, 응 방금, 뭐 먹었어?밥 벅었어?, 응 방금, 뭐 먹었어?, 김치찌개! 너는?비효율 적이다. 이를 해결하기 위한 많은 기술 중 하나가 "RAG"이며 단순하게 "데이터를 외부에 저장하고, 필요할 때마다 참고하겠다"는 전략이다. 이 RAG를 쓰기 위해 다양한 사전 지식이 필요하다.책에서는 이렇게 RAG에 대한 개념과 Vector RAG, GraphRAG에 대한 핵심을 정리해 놓았다. 이 내용을 이해해야 RAG를 만들 수.. 2025. 7. 13.
솔라나의 transactionSignature TL;DRtransactionSignature는 솔라나에서 트랜잭션의 고유 식별자 역할을 합니다.트랜잭션이 성공적으로 네트워크에 제출되면 생성되며, 이를 통해 해당 트랜잭션의 상태를 추적할 수 있습니다.개발자는 이 값을 이용해 블록체인에서 로그를 확인하거나, 성공 여부를 검증합니다.Solana Explorer 또는 RPC 메서드로 확인 가능합니다.어떤 앱에서 NFT를 민팅하거나, 지갑에서 토큰을 전송했을 때 *"트랜잭션이 성공적으로 완료되었습니다!"*라는 메시지를 본 적 있으시죠? 그 뒤에 따라붙는 긴 문자열이 바로 transactionSignature입니다. 이건 단순한 ID가 아니라, 블록체인 상의 트랜잭션을 추적하는 핵심 단서예요.transactionSignature란 무엇인가요?transactio.. 2025. 4. 15.
이더리움의 ERC-20과 솔라나의 Mint Account 이제 토큰 발행은 더 이상 기술자들만의 일이 아니에요. DeFi, NFT, 게임, 심지어 커뮤니티 코인까지—누구나 블록체인에서 토큰을 만들 수 있는 시대죠. 그런데 플랫폼에 따라 방식이 완전히 다르다는 건 알고 계셨나요? 대표적인 예가 이더리움의 ERC-20과 솔라나의 Mint Account입니다. ERC-20: 이더리움 토큰의 '표준 계약서'ERC-20은 이더리움 기반 토큰을 만들기 위한 규칙의 집합이에요. 마치 게임 룰북처럼, 이걸 따르면 모두가 같은 방식으로 토큰을 다룰 수 있죠.이 규격은 몇 가지 필수 함수들을 포함해요:totalSupply(): 전체 토큰 수량balanceOf(address): 특정 주소의 잔액 확인transfer(to, amount): 토큰 전송approve(spender, a.. 2025. 4. 15.
LLM의 핵심은 MCP이다. 요즘 AI 개발자 커뮤니티에서 가장 많이 회자되는 키워드 중 하나가 MCP(Model Context Protocol)다. 하지만 이름만 떠돌고 있을 뿐, 실제로 MCP가 무엇이고 왜 중요한지에 대해선 혼란이 많은 상황이다. 이 콘텐츠에서는 MCP가 왜 등장했는지, 어떤 문제를 해결하며, 앞으로 어떤 기회를 만들어낼 수 있는지를 직관적으로 설명한다. LLM의 한계는 '행동'의 부재다LLM은 아무리 뛰어나도 스스로 무언가를 '실행'하지는 못한다. 이메일을 보내거나 인터넷 검색을 하거나, 캘린더에 일정을 추가하는 등의 실질적인 작업은 기본적으로 불가능하다. 결국 LLM은 '다음 단어를 예측하는 모델'일 뿐, 세상과 직접 연결되어 있지 않다. 도구를 붙이기 시작하면서 LLM이 실용화됐다이 한계를 보완하기 위해 .. 2025. 3. 29.
AI 에이전트의 게임 체인저, MCP AI 에이전트를 제대로 활용하고 싶은데, 복잡한 툴 연동과 통합 때문에 막막했던 적이 있다면, MCP(Model Context Protocol)는 그 고민을 단번에 해결해줄 수 있는 핵심 솔루션이다. 이 글에서는 MCP가 무엇인지부터, 왜 중요한지, 그리고 이를 실제로 적용해 AI 워크플로우를 어떻게 극대화할 수 있는지 구체적으로 정리했다. AI 에이전트의 공통 언어, MCP란?AI 에이전트는 다양한 툴을 사용할 때 비로소 진가를 발휘한다. 데이터베이스 검색, 웹 크롤링, 외부 API 호출 등 모든 기능은 외부 툴과의 연결을 통해 가능해진다. 하지만 지금까지는 이 툴들이 각기 다른 방식으로 통신해야 했기 때문에, 매번 별도의 커스텀 통합 작업이 필요했다. 이 복잡성을 근본적으로 해결하는 게 바로 MCP다.. 2025. 3. 29.
zk-rollup(영지식 롤업)이란? TL;DRzk-Rollup(영지식 롤업)은 이더리움과 같은 블록체인의 확장성을 높이는 Layer 2 솔루션이다. 트랜잭션을 묶어서 처리한 후, 영지식 증명(Zero-Knowledge Proof)을 사용해 블록체인에 검증 정보를 제출한다. 이를 통해 네트워크 속도를 높이고, 수수료(Gas Fee)를 절감하며, 보안을 유지할 수 있다. 1. zk-Rollup(영지식 롤업)이란?zk-Rollup(Zero-Knowledge Rollup, 영지식 롤업)은 이더리움과 같은 블록체인의 확장성을 개선하기 위한 Layer 2 솔루션 중 하나다. 다수의 트랜잭션을 하나로 압축(롤업)하여 블록체인에 기록하며, 영지식 증명(Zero-Knowledge Proof, ZKP) 을 활용해 데이터의 무결성을 보장한다.🔹 zk-Rol.. 2025. 3. 15.
단층 신경망(SLP)이란? TL;DR단층 신경망(Single-Layer Perceptron, SLP)은 입력층과 출력층 사이에 은닉층이 없는 가장 단순한 형태의 신경망이다. 주로 선형 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, XOR 문제와 같은 비선형 문제는 해결할 수 없다. 다층 신경망(DNN)의 기초가 되는 개념으로, 뉴런의 가중치와 활성화 함수를 활용해 데이터를 분류하는 역할을 한다. 1. 단층 신경망(SLP)의 개념단층 신경망(Single-Layer Perceptron, SLP)은 가장 기본적인 인공 신경망(ANN) 구조로, 뉴런이 하나의 층으로만 구성된 모델이다. 입력층(Input Layer)과 출력층(Output Layer)으로 이루어져 있으며, 은닉층(Hidden Layer)이 없다.이 모델은 1958년 프랭크 로젠블랫(F.. 2025. 3. 14.
다층 신경망(DNN)이란? TL;DR다층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 가진 인공 신경망(ANN)이다. 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 구성되며, 복잡한 데이터 패턴을 학습하는 데 강력한 성능을 발휘한다. 딥러닝의 핵심 모델로 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용된다. 1. 다층 신경망(DNN)의 개념다층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 한 형태로, 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 포함하는 구조를 갖는다. 기존의 단층 신경망(single-layer neural network)은 선형 분류 문제만 해결할 수 있는 반면, 다층.. 2025. 3. 14.
딥러닝(DeepLearning)이란? TL;DR딥러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 인간의 두뇌처럼 데이터를 학습하고 패턴을 찾는 신경망 기술이다. 특히 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등에 강력한 성능을 발휘한다. 머신러닝과 차별되는 점은 깊은(Deep) 신경망을 활용하여 더 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 것이다. 딥러닝의 개념과 원리딥러닝(Deep Learning)은 **인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)**을 기반으로 한 기계 학습 방법이다. 쉽게 말해, 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 알고리즘을 사용하여 방대한 데이터를 분석하고 학습하는 기술이다.기존의 전통적인 프로그래밍 방식과 달리, 딥러닝은 데이터를 입력하면 스스로 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 예측할 수 있다. 예를.. 2025. 3. 14.

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