{"componentChunkName":"component---src-templates-tags-js","path":"/tags/ai/","result":{"data":{"site":{"siteMetadata":{"title":"Bottlehs Tech Blog"}},"allMarkdownRemark":{"totalCount":28,"nodes":[{"excerpt":"MCP 실전 가이드 생성형 AI가 코드를 작성하고 리팩터링하는 시대에, “우리 팀의 내부 API 문서”, “사내 지식 DB”, “운영 중인 대시보드”, “특정 CLI 도구”까지 한 번에 묶어 주는 것이 새로운 병목이 되었다. REST…","fields":{"slug":"/etc/MCP-Model-Context-Protocol-실전-가이드-AI-에디터에-도구를-붙이는-방법/"},"frontmatter":{"date":"2026년 4월 15일","title":"MCP(Model Context Protocol) 실전 가이드 — AI 에디터에 도구를 붙이는 방법","description":"Model Context Protocol의 구조와 호스트·클라이언트·서버 관계를 정리하고, TypeScript로 MCP 서버를 구현하는 예제, Cursor 등 IDE 연동, 보안·권한·운영 시 고려할 점까지 실무 관점에서 상세히 다룬다."}},{"excerpt":"AI 견적 시스템 프로젝트 비용을 자동으로 산정하는 지능형 도구 “쇼핑몰 웹사이트를 만들고 싶은데, 예상 비용이 얼마나 될까요?”라는 질문에 AI…","fields":{"slug":"/ai/AI-견적-시스템-프로젝트-비용을-자동으로-산정하는-지능형-도구/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 8일","title":"AI 견적 시스템 프로젝트 비용을 자동으로 산정하는 지능형 도구","description":"프로젝트 조건만 입력하면 견적 가이드와 예상 기간이 자동으로 제안된다. 블루버튼의 AI 견적서 추천이 어떻게 작동하는지, 프로젝트 비용 산정을 어떻게 혁신하는지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"AI 매칭 알고리즘 수백 명의 메이커 데이터로 최적의 파트너 찾기 “웹사이트 개발 프로젝트에 적합한 메이커를 찾고 싶은데, 수백 명 중에서 누가 최적인지 어떻게 알 수 있을까?” 이런 고민을 AI…","fields":{"slug":"/ai/AI-매칭-알고리즘-수백-명의-메이커-데이터로-최적의-파트너-찾기/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 8일","title":"AI 매칭 알고리즘 수백 명의 메이커 데이터로 최적의 파트너 찾기","description":"프로젝트에 맞는 최적의 메이커를 찾는 것은 어렵다. 블루버튼의 메이커 매칭 분석이 수백 명의 메이커 데이터를 기반으로 어떻게 최적의 파트너를 찾는지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"AI 명세서 자동 생성 기술 아이디어를 기능 명세서로 바꾸는 마법 “사용자가 로그인하고 상품을 주문할 수 있는 쇼핑몰 앱을 만들고 싶어요”라고 말하면, AI…","fields":{"slug":"/ai/AI-명세서-자동-생성-기술-아이디어를-기능-명세서로-바꾸는-마법/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 8일","title":"AI 명세서 자동 생성 기술 아이디어를 기능 명세서로 바꾸는 마법","description":"아이디어만 입력하면 기능 명세서가 자동으로 작성된다. 블루버튼의 AI 명세서 생성기가 어떻게 작동하는지, 프로젝트 기획을 어떻게 혁신하는지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"AI 3D 생성 혁명 텍스트에서 3D 모델을 만드는 시대 “우주를 배경으로 한 사이버펑크 스타일의 로봇”이라고 텍스트만 입력하면, AI가 3D 모델을 만들어준다. 이제 이런 일이 현실이 되었다. AI…","fields":{"slug":"/ai/AI-3D-생성-혁명-텍스트에서-3D-모델을-만드는-시대/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 5일","title":"AI 3D 생성 혁명 텍스트에서 3D 모델을 만드는 시대","description":"텍스트만으로 3D 모델을 만드는 AI가 등장했다. 게임, 영화, 제품 디자인 등 다양한 분야에서 활용되는 AI 3D 생성 기술을 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"AI 모니터링과 관찰 가능성 프로덕션 AI를 안전하게 관리하는 방법 AI 모델을 만들고 서비스에 배포했다. 이제 끝일까? 아니다. 실제로는 이제부터가 진짜 시작이다. AI…","fields":{"slug":"/ai/AI-모니터링과-관찰-가능성-프로덕션-AI를-안전하게-관리하는-방법/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 5일","title":"AI 모니터링과 관찰 가능성 프로덕션 AI를 안전하게 관리하는 방법","description":"AI 시스템을 실제 서비스에 배포한 후 어떻게 관리해야 할까? AI 모니터링과 관찰 가능성의 중요성, 실전 관리 방법을 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"AI와 교육 혁명 개인화 학습과 AI 튜터의 미래 한 교실에 3…","fields":{"slug":"/ai/AI와-교육-혁명-개인화-학습과-AI-튜터의-미래/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 5일","title":"AI와 교육 혁명 개인화 학습과 AI 튜터의 미래","description":"AI가 교육을 어떻게 바꾸고 있는지, 개인화 학습과 AI 튜터가 학생들에게 어떤 새로운 가능성을 제공하는지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"AI 감정 인식 기술이 만드는 감성 컴퓨팅의 미래 카메라를 보면 AI가 당신의 표정을 읽고 기분을 파악한다. 음성을 분석하면 AI가 당신의 감정 상태를 이해한다. 텍스트를 읽으면 AI가 글 속에 담긴 감정을 감지한다. 이제 AI…","fields":{"slug":"/ai/AI-감정-인식-기술이-만드는-감성-컴퓨팅의-미래/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 2일","title":"AI 감정 인식 기술이 만드는 감성 컴퓨팅의 미래","description":"AI가 사람의 감정을 읽고 이해하는 시대가 왔다. 감정 인식 AI가 어떻게 작동하는지, 어떤 분야에 활용되는지, 그리고 윤리적 고려사항은 무엇인지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"AI 음악 생성 혁명 Suno와 Udio가 바꾸는 음악 제작의 미래 “밤하늘을 바라보며 느긋하게 흐르는 재즈 피아노 곡”이라고 텍스트만 입력하면, AI가 그 음악을 만들어준다. 이제 이런 일이 현실이 되었다. Suno와 Udio 같은 AI…","fields":{"slug":"/ai/AI-음악-생성-혁명-Suno와-Udio가-바꾸는-음악-제작의-미래/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 2일","title":"AI 음악 생성 혁명 Suno와 Udio가 바꾸는 음악 제작의 미래","description":"텍스트만으로 음악을 만드는 시대가 왔다. Suno와 Udio 같은 AI 음악 생성 도구가 어떻게 음악 제작을 혁신하는지, 일반인도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"AI 이미지 생성 완전정복 Midjourney DALL-E Stable Diffusion 실전 비교 가이드 “우주를 배경으로 한 사이버펑크 도시, 네온사인이 반짝이는 밤거리”라고 텍스트만 입력하면, AI…","fields":{"slug":"/ai/AI-이미지-생성-완전정복-Midjourney-DALL-E-Stable-Diffusion-실전-비교-가이드/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 2일","title":"AI 이미지 생성 완전정복 Midjourney DALL-E Stable Diffusion 실전 비교 가이드","description":"텍스트로 이미지를 만드는 AI 도구들이 쏟아지고 있다. Midjourney, DALL-E 3, Stable Diffusion의 특징을 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 도구를 선택해야 하는지 실전 가이드를 제공합니다."}},{"excerpt":"AI 하드웨어 혁명 NPU와 AI 칩이 만드는 온디바이스 인텔리전스 최신 스마트폰을 보면 “NPU”라는 단어를 자주 본다. Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치다. 이것은 AI를 위한 전용 칩이다. 과거에는 AI…","fields":{"slug":"/ai/AI-하드웨어-혁명-NPU와-AI-칩이-만드는-온디바이스-인텔리전스/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 2일","title":"AI 하드웨어 혁명 NPU와 AI 칩이 만드는 온디바이스 인텔리전스","description":"스마트폰에 NPU가 탑재되고, AI 전용 칩이 등장하면서 AI가 클라우드에서 디바이스로 이동하고 있다. AI 하드웨어가 어떻게 작동하는지, 어떤 변화를 가져오는지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"AI와 저작권 창작자의 권리와 AI 생성 콘텐츠의 법적 경계 AI가 만든 이미지를 상업적으로 사용할 수 있을까? AI가 학습한 원작자의 작품은 보호받을 수 있을까? AI…","fields":{"slug":"/ai/AI와-저작권-창작자의-권리와-AI-생성-콘텐츠의-법적-경계/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 2일","title":"AI와 저작권 창작자의 권리와 AI 생성 콘텐츠의 법적 경계","description":"AI가 만든 이미지, 음악, 텍스트의 저작권은 누구에게 있을까? AI 학습에 사용된 원작자의 권리는? AI 시대의 저작권 문제를 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"소규모 LLM의 부상 경량 AI가 만드는 새로운 가능성 GPT-4는 강력하지만 크다. 수백 GB의 용량과 엄청난 연산 능력이 필요하다. 하지만 최근 작고 효율적인 소규모 LLM들이 등장하면서 상황이 바뀌고 있다. Llama 3.1, Phi-…","fields":{"slug":"/ai/소규모-LLM의-부상-경량-AI가-만드는-새로운-가능성/"},"frontmatter":{"date":"2025년 12월 2일","title":"소규모 LLM의 부상 경량 AI가 만드는 새로운 가능성","description":"거대한 GPT-4의 시대가 지나고, 작고 효율적인 소규모 LLM의 시대가 왔다. Llama 3.1, Phi-3, Gemma 같은 경량 모델이 어떻게 AI의 접근성을 높이고 새로운 가능성을 만드는지 설명합니다."}},{"excerpt":"대 에이전트의 시대 우리가 맞이할 변화와 준비 “내일 회의 일정 잡아줘”라고 말하면, AI가 캘린더를 확인하고, 참석자들의 일정을 조율하고, 회의실을 예약하고, 초대 메일을 보낸다. 이런 일이 이제 현실이 되었다. AI Agent…","fields":{"slug":"/ai/대-에이전트의-시대-우리가-맞이할-변화와-준비/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 29일","title":"대 에이전트의 시대 우리가 맞이할 변화와 준비","description":"AI Agent가 일상화되는 시대가 왔다. 기술적 설명을 넘어서, Agent 시대가 우리 삶과 사회에 미칠 변화에 대한 개인적인 생각을 정리합니다."}},{"excerpt":"AI 검색 엔진의 부상 Perplexity와 대화형 검색의 미래 “2024년 파리 올림픽에서 한국이 획득한 금메달 수는?”이라고 물으면, 구글은 수많은 웹페이지 링크를 보여준다. 하지만 Perplexity 같은 AI…","fields":{"slug":"/ai/AI-검색-엔진의-부상-Perplexity와-대화형-검색의-미래/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 29일","title":"AI 검색 엔진의 부상 Perplexity와 대화형 검색의 미래","description":"구글 검색의 시대가 끝나고 AI 검색의 시대가 시작되었다. Perplexity 같은 AI 검색 엔진이 어떻게 정보 검색을 혁신하는지, 일반인도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"AI 비디오 생성 혁명 Sora와 Runway가 바꾸는 콘텐츠 제작의 미래 “고양이가 우주를 날아다니는 모습을 보여줘”라고 텍스트만 입력하면, AI가 그 장면을 비디오로 만들어준다. 이제 이런 일이 현실이 되었다. OpenAI의 Sora와 Runway…","fields":{"slug":"/ai/AI-비디오-생성-혁명-Sora와-Runway가-바꾸는-콘텐츠-제작의-미래/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 29일","title":"AI 비디오 생성 혁명 Sora와 Runway가 바꾸는 콘텐츠 제작의 미래","description":"AI가 텍스트만으로 비디오를 생성하는 시대가 왔다. OpenAI Sora와 Runway Gen-3가 어떻게 콘텐츠 제작을 혁신하는지, 일반인도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"AI 코딩 어시스턴트 실전 활용 Cursor와 GitHub Copilot으로 개발 생산성 극대화하기 “사용자 로그인 기능을 만들어줘”라고 입력하면, AI가 자동으로 코드를 작성해준다. 이제 이런 일이 현실이 되었다. Cursor와 GitHub…","fields":{"slug":"/ai/AI-코딩-어시스턴트-실전-활용-Cursor와-GitHub-Copilot으로-개발-생산성-극대화하기/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 29일","title":"AI 코딩 어시스턴트 실전 활용 Cursor와 GitHub Copilot으로 개발 생산성 극대화하기","description":"AI가 코드를 작성하는 시대가 왔다. Cursor와 GitHub Copilot 같은 AI 코딩 어시스턴트가 개발자의 생산성을 어떻게 높이는지, 실전 활용법을 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다."}},{"excerpt":"LLM 추론 최적화 - KV Cache, Quantization, Speculative Decoding LLM 추론은 계산 집약적이고 메모리를 많이 사용한다. 프로덕션 환경에서 LLM…","fields":{"slug":"/ai/LLM-추론-최적화-KV-Cache-Quantization-Speculative-Decoding/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 28일","title":"LLM 추론 최적화 - KV Cache, Quantization, Speculative Decoding","description":"LLM 추론 성능을 최적화하는 핵심 기술들을 실전 예제와 함께 정리합니다. KV Cache, Quantization, Speculative Decoding, 배치 처리, 모델 병렬화 등 모든 최적화 기법을 다룹니다."}},{"excerpt":"LangChain을 활용한 LLM 애플리케이션 개발 LLM을 활용한 애플리케이션을 만들 때는 프롬프트 관리, 메모리 처리, 외부 도구 연결 등 복잡한 작업이 필요하다. LangChain…","fields":{"slug":"/ai/LangChain을-활용한-LLM-애플리케이션-개발/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 6일","title":"LangChain을 활용한 LLM 애플리케이션 개발","description":"LangChain 프레임워크의 개념과 활용 방법을 설명합니다. Chain, Agent, Memory의 개념과 실무 예시까지 알아봅니다."}},{"excerpt":"AI 모델 양자화 스마트폰에서도 돌아가는 AI의 비밀 GPT-4는 강력하지만 수백 GB의 메모리와 고성능 GPU가 필요하다. 일반 스마트폰이나 작은 서버에서는 실행하기 어렵다. 양자화(Quantization…","fields":{"slug":"/ai/AI-모델-양자화-스마트폰에서도-돌아가는-AI의-비밀/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 5일","title":"AI 모델 양자화 스마트폰에서도 돌아가는 AI의 비밀","description":"AI 모델 양자화의 개념과 작동 원리를 설명합니다. QAT, PTQ, GPTQ, AWQ 비교와 실무 적용, 성능 분석까지 알아봅니다."}},{"excerpt":"Fine-tuning과 LoRA 나만의 AI 모델을 만드는 방법 채팅GPT는 일반적인 지식은 풍부하지만, 특정 회사의 정책이나 전문 분야 지식은 부족하다. 이런 한계를 극복하는 방법 중 하나가 Fine-tuning…","fields":{"slug":"/ai/Fine-tuning과-LoRA-나만의-AI-모델을-만드는-방법/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 5일","title":"Fine-tuning과 LoRA 나만의 AI 모델을 만드는 방법","description":"Fine-tuning과 LoRA의 개념과 작동 원리를 설명합니다. Full Fine-tuning vs LoRA 비교, 실무 적용 방법, 비용과 성능 분석까지 알아봅니다."}},{"excerpt":"멀티모달 AI 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 이해하는 AI의 혁명 채팅GPT는 텍스트만 이해했다. 하지만 GPT-4V가 등장하면서 AI는 이미지를 보고 설명할 수 있게 되었다. 이제 AI…","fields":{"slug":"/ai/멀티모달-AI-텍스트-이미지-음성을-동시에-이해하는-AI/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 5일","title":"멀티모달 AI 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 이해하는 AI의 혁명","description":"멀티모달 AI의 개념과 작동 원리를 설명합니다. GPT-4V, Claude 3, Gemini의 멀티모달 능력 비교와 실무 활용 사례까지 알아봅니다."}},{"excerpt":"프롬프트 엔지니어링 LLM을 제대로 쓰는 방법 프롬프트 엔지니어링은 LLM에 효과적인 지시를 작성하여 원하는 결과를 얻는 기술 이다. 같은 LLM이라도 프롬프트에 따라 출력 품질이 크게 달라진다. “요약해줘”보다 “…","fields":{"slug":"/ai/프롬프트-엔지니어링-LLM을-제대로-쓰는-방법/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 2일","title":"프롬프트 엔지니어링 LLM을 제대로 쓰는 방법","description":"프롬프트 엔지니어링의 핵심 기법과 실무 활용 가이드를 설명합니다. Zero-shot, Few-shot, Chain of Thought부터 실전 예시까지 알아봅니다."}},{"excerpt":"채팅GPT를 사용해본 사람이라면 한 번쯤 이렇게 생각했을 것이다. “이 AI는 왜 지식만 있고 행동은 못할까?” 채팅GPT는 질문에 답변만 할 뿐, 실제로 무엇을 하지는 못한다. 하지만 AI Agent…","fields":{"slug":"/ai/AI가-스스로-행동한다-LLM과-AI-Agent의-충격적인-차이/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 1일","title":"AI가 스스로 행동한다? LLM과 AI Agent의 충격적인 차이","description":"AI Agent의 정의와 작동 원리를 비유로 설명합니다. 단순 LLM과 Agent의 차이, Agent가 어떻게 목표를 달성하는지 알아봅니다."}},{"excerpt":"채팅GPT를 사용하다 보면 “이 정보가 맞나?”라는 의심이 든다. AI는 매우 확신에 차 있는 어조로 가짜 정보를 만들기도 한다. 이를 “AI 환각(Hallucination)“이라고 한다. RAG(Retrieval-Augmented Generation…","fields":{"slug":"/ai/AI-환각을-막는다-RAG가-만드는-신뢰할-수-있는-AI/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 1일","title":"AI 환각을 막는다? RAG가 만드는 신뢰할 수 있는 AI","description":"RAG(검색 기반 생성)가 LLM의 한계를 어떻게 극복하는지 설명합니다. 검색과 생성의 결합, 실무 적용 예시까지 알아봅니다."}},{"excerpt":"채팅GPT가 등장하면서 인공지능에 대한 대중의 관심이 급증했다. 많은 사람들이 채팅GPT에게 질문하고 답변을 받지만, 정작 그 뒤에서 무엇이 일어나는지는 모른다. 이 글은 LLM(Large Language Model…","fields":{"slug":"/ai/채팅GPT의-비밀-공개-LLM이-당신과-대화하는-진짜-원리/"},"frontmatter":{"date":"2025년 11월 1일","title":"채팅GPT의 비밀 공개 LLM이 당신과 대화하는 진짜 원리","description":"채팅GPT의 핵심 기술인 LLM이 어떻게 우리와 대화하는지 쉽게 설명합니다. 트랜스포머 아키텍처부터 다음 단어 예측까지, AI의 언어 이해 원리를 알아봅니다."}},{"excerpt":"Function Calling과 Tool Use - LLM이 실제 도구를 사용하는 방법 채팅GPT나 클로드 같은 LLM을 사용해본 사람이라면 한 가지 아쉬운 점을 느꼈을 것이다. 이 AI…","fields":{"slug":"/ai/Function-Calling과-Tool-Use-LLM이-실제-도구를-사용하는-방법/"},"frontmatter":{"date":"2025년 1월 15일","title":"Function Calling과 Tool Use - LLM이 실제 도구를 사용하는 방법","description":"Function Calling과 Tool Use를 통해 LLM이 API 호출, 데이터베이스 조회, 코드 실행 등 실제 도구를 사용하는 방법을 설명합니다. OpenAI, Anthropic, Google의 구현 방식과 실전 활용 예시를 알아봅니다."}},{"excerpt":"AI Agent 프레임워크 비교 - AutoGPT vs CrewAI vs LangGraph 실전 가이드 AI Agent를 처음 만들어보려는 개발자라면, 그 복잡함에 놀랄 수 있다. 단순히 AI에게 질문하고 답변을 받는 것이 아니라, AI…","fields":{"slug":"/ai/AI-Agent-프레임워크-비교-AutoGPT-vs-CrewAI-vs-LangGraph-실전-가이드/"},"frontmatter":{"date":"2025년 1월 15일","title":"AI Agent 프레임워크 비교 - AutoGPT vs CrewAI vs LangGraph 실전 가이드","description":"AI Agent를 구축하기 위한 주요 프레임워크인 AutoGPT, CrewAI, LangGraph를 비교 분석합니다. 각 프레임워크의 특징, 장단점, 실전 활용 방법을 알아봅니다."}}]}},"pageContext":{"tag":"AI","noindex":false}},"staticQueryHashes":["213619243","3262363727"]}