걸어서개발한바퀴

Google 에이전트 스택 비교 — ADK · Agent Builder · Agent Engine · A2A (+ Agent Starter Pack)

Google은 에이전트 개발을 프레임워크(ADK), 전주기 제품군(Agent Builder), 관리형 런타임(Agent Engine) 으로 나눠 제공합니다. 이름이 비슷하지만 역할과 책임이 명확히 다르므로, 선택 전에 개념을 정리하시는 게 좋습니다. 한 줄 정의ADK (Agent Development Kit): 오픈소스, 코드 중심 프레임워크입니다. Gemini에 최적화되어 있지만 모델·배포 비종속(agnostic)으로 설계되어 다른 프레임워크/런타임과도 호환됩니다. https://google.github.io/adk-docs/Vertex AI Agent Builder: 에이전트 전주기(빌드→배포→거버넌스) 를 아우르는 제품군입니다. 빌드는 ADK 등으로 하고 배포·운영은 Agent Engine을 쓰는 ..

회사 내부에서 n8n을 쓰다 보면 “혹시 n8n에서 인터넷으로 데이터가 빠져나가면 어떡하지?” 하는 걱정이 생깁니다.저희도 똑같은 고민을 했고, 결국 n8n은 인트라넷만 쓰고, 인터넷은 절대 못 쓰게 만드는 방법을 찾았습니다.아래처럼 하면 됩니다. ✨1. 준비n8n은 Docker + docker-compose로 돌리고 있다고 가정합니다.서버는 회사 내부망에 연결돼 있습니다.※ 여기서는 예시로 192.168.100.0/24 대역을 사용합니다. 👉 실제 적용 시에는 각자 회사 내부망 대역에 맞춰 수정하세요.2. 방화벽 규칙 세팅 (진짜 핵심)리눅스 서버에서 아래 명령어를 실행합니다.(관리자 권한 필요 → sudo su 하거나 각 줄마다 sudo 붙이기) # (1) DOCKER-USER 체인을 싹 비웁니다...

1. 🤔 왜 CUDA 버전이 문제일까?딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)는 특정 CUDA 버전과만 호환됩니다. 예를 들어:TensorFlow 2.13 → CUDA 11.8 + cuDNN 8.6PyTorch 2.1 → 기본적으로 CUDA 12.x까지 지원그런데 시스템에 최신 CUDA(예: 12.8)가 설치되어 있다고 해서 모든 프레임워크가 자동으로 잘 작동하지는 않습니다.오히려 맞지 않는 버전이면 GPU를 전혀 사용하지 못하고, CPU로만 실행되어 성능 저하가 발생합니다.2. ⚠️ 기존 CUDA를 지우는 건 위험하다많은 분들이 이 오류 메시지를 보면 이렇게 생각합니다:“CUDA 버전을 바꿔야 하니까 기존 걸 삭제하고 다시 설치해야겠다!”하지만 이는 위험한 선택입니다.다른 프로젝트나..

1. 왜 TF-IDF만으로는 부족할까?검색 시스템이나 정보 검색(IR) 분야에서는 문서 내 특정 단어가 얼마나 중요한지를 판단해야 합니다.가장 널리 알려진 기법이 바로 TF-IDF입니다.하지만 TF-IDF만으로는 한계가 있습니다:단어가 너무 자주 등장하면 점수가 비정상적으로 커지는 문제문서 길이를 고려하지 않아서, 긴 문서가 무조건 유리해지는 문제이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 BM25입니다. 2. TF-IDF란? (개념과 수식)✅ Term Frequency (TF)한 문서에서 특정 단어가 얼마나 자주 등장하는지를 나타냅니다.TF(t, d) = (문서 d에서 단어 t가 등장한 횟수) ÷ (문서 d의 전체 단어 수)✅ Inverse Document Frequency (IDF)전체 문서 중 해..

모바일에서 돌아갈수 있는 tflite모델을 돌리는데 있어서 output tensor의 갯수를 맞추는 것도 중요하다고 생각합니다. import tensorflow as tf# 모델 파일 로드interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="efficientdet-lite0.tflite")interpreter.allocate_tensors()# 입력 및 출력 텐서 정보 가져오기input_details = interpreter.get_input_details()output_details = interpreter.get_output_details()print("Input Details:", input_details)print("Output Details:", output_deta..

1. 시작: TFLite Model Maker의 문제원래는 TFLite Model Maker를 이용해서 Object Detection 모델을 학습하려고 했습니다. TFLite Model Maker는 TensorFlow Lite 모델을 간편하게 만들 수 있는 라이브러리로, 데이터셋만 준비하면 비교적 쉽게 모델을 학습하고 변환할 수 있습니다. 하지만 라이브러리를 설치하고 실행하는 과정에서 여러 가지 오류가 발생했습니다.대표적인 문제는 다음과 같습니다:라이브러리 의존성 충돌특정 버전의 TensorFlow Lite와 호환되지 않는 문제Colab 환경에서 제대로 동작하지 않는 버그이러한 문제들로 인해 결국 TFLite Model Maker를 포기하고, Mediapipe Model Maker를 활용하기로 결정했습니..

aws를 이용해서 streamlit, bedrock, lamda를 이용해서 application을 만드는 워크샵입니다. https://github.com/kwangwl/amazon-bedrock-workshop/blob/main/stock_agent_workshop/guardrails.py amazon-bedrock-workshop/stock_agent_workshop/guardrails.py at main · kwangwl/amazon-bedrock-workshopamazon-bedrock-workshop. Contribute to kwangwl/amazon-bedrock-workshop development by creating an account on GitHub.github.com AWS를 활용하..

aws에서 제공한 lex, lambda, bedrock을 이용한 RAG chatbot 만들기 중 Lambda  코드에 대해서 포스팅을 하려고 합니다. 시작에 앞서서 각각의 서비스들을 설명해 보자면, 1. AWS Lex챗봇 서비스: 사용자의 입력(텍스트/음성)을 이해하고 대화를 관리합니다.구성 요소:Intent: 사용자의 의도를 정의. 예) 병원 찾기.Slots: 추가로 입력받아야 할 정보. 예) 병원 이름, 위치.2. AWS Lambda서버리스 함수: Lex가 요청한 작업(데이터 처리, 외부 API 호출 등)을 처리합니다.특징:Lex에서 받은 데이터를 처리하고, Bedrock이나 DB와 연동.3. AWS Bedrock생성형 AI 서비스: AI 모델(GPT, Claude 등)을 사용해 자연어 답변 생성.K..

aws 에서 제공해줬던 workshop을 참고한 내용입니다. https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/a372f3ed-e99d-4c95-93b5-ee666375a387/ko-KR Amazon Bedrock Q&A multi-modal chatbot with advanced RAGThis workshop implements several advanced RAG technologies such as parent document, reranker, HyDE, RAG fusion, hybrid search.catalog.us-east-1.prod.workshops.awsRAG의 종류에는 다음과 같은 종류가 있습니다. 1. Lexical Search (어휘..

안드로이드에서 객체 감지를 구현하는 방법에는 Google ML Kit과 TensorFlow Lite Object Detection API를 사용하는 방법이 있습니다. 두 기술은 각각 고유한 장단점을 가지고 있으며, 사용 사례에 따라 적합한 선택이 달라질 수 있습니다. 이번 글에서는 두 방법을 비교하고, 어떤 상황에서 적합한지 알아보겠습니다.1. Google ML Kit특징완전한 SDK 제공: Google ML Kit는 개발자가 복잡한 머신러닝 모델을 다루지 않고도 객체 감지 및 기타 AI 기능을 구현할 수 있도록 간단한 API를 제공합니다.온디바이스(On-Device) 처리: 네트워크 연결 없이도 동작하며, 빠르고 효율적입니다.사용자 정의 모델 통합 가능: 기본 모델 외에도 TensorFlow Lite로..