728x90 반응형 AI55 옵시디언 간트차트 활용 프로젝트 관리 방법 안녕하세요옵시디언에서 간트차트를 활용하여 효과적으로 프로젝트를 관리하는 방법에 대해 상세히 알아보겠습니다.간트차트는 프로젝트 일정을 시각적으로 표현하는 도구로, 복잡한 프로젝트를 한눈에 파악하고 관리하는 데 매우 유용합니다. 1. 간트차트란?간트차트(Gantt Chart)는 프로젝트 일정관리를 위한 바(bar) 형태의 도구로, 각 업무별로 일정의 시작과 끝을 그래픽으로 표시하여 전체 일정을 한눈에 볼 수 있게 해줍니다. 특히 장기 프로젝트나 여러 작업이 동시에 진행되는 경우 전체 진행 상황을 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.2. 옵시디언에서 간트차트 구현 방법옵시디언에서는 크게 세 가지 방법으로 간트차트를 구현할 수 있습니다:2.1. Mermaid를 활용한 기본 간트차트옵시디언은 Mermaid 다이어그램을.. 2025. 5. 17. 소스 코드가 포함된 Python A2A 자습서 Python A2A 튜토리얼 소스 코드목차소개환경 설정프로젝트 만들기상담원 스킬에이전트 카드A2A 서버A2A 서버와 상호 작용에이전트 기능 추가로컬 Ollama 모델 사용소개이 자습서에서는 Python을 사용하여 간단한 echo A2A 서버를 구축합니다. 이 베어본 구현은 A2A가 제공해야 하는 모든 기능을 보여줍니다. 이 자습서를 따라 Ollama 또는 Google의 에이전트 개발 키트를 사용하여 에이전트 기능을 추가할 수 있습니다.학습할 내용:A2A의 기본 개념Python에서 A2A 서버를 만드는 방법A2A 서버와 상호 작용에이전트 역할을 할 학습된 모델 추가환경 설정필요한 것커서/VsCode와 같은 코드 편집기터미널(Linux), iTerm/Warp(Mac) 또는 커서의 터미널과 같은 명령 프롬프트.. 2025. 5. 14. A2A 프로토콜 개발 가이드(TypeScript) A2A 프로토콜 개발 가이드개요A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜은 에이전트 상호 작용을 위해 설계된 JSON-RPC 기반 통신 프로토콜입니다. 이 가이드는 A2A 프로토콜 사양을 준수하는 서버 및 클라이언트 구성 요소를 모두 개발하기 위한 포괄적인 지침을 제공합니다.목차프로토콜 기본 사항서버 구현클라이언트 구현코더 데모 실행프로토콜 기본 사항A2A 프로토콜은 JSON-RPC 2.0을 기반으로 하며 에이전트 통신을 위한 일련의 메소드를 정의합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.메시지 구조모든 A2A 메시지는 다음과 같은 기본 구조를 가진 JSON-RPC 2.0 형식을 따릅니다.interface JSONRPCMessage { jsonrpc?: "2.0"; id?: number | stri.. 2025. 5. 14. 분산에서 통합으로: Rankify는 검색, 재정렬, 생성의 전체 과정을 어떻게 재구성하는가 "어딘가에 놀라운 일이 알려지기를 기다리고 있을 거예요." - 칼 세이건 정보 폭발의 시대, Rankify는 어떻게 문제를 해결할까?정보가 넘쳐나는 오늘날, 방대한 데이터 속에서 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾는 일은 수많은 연구자와 업계 종사자들을 괴롭히는 공통의 난제입니다.오늘 소개할 Rankify는 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 학계와 산업계에서 모두 주목받고 있는 Python 기반 툴킷입니다.Rankify는 포괄적이고 모듈화된 구조, 그리고 사용자 친화적인 방식을 통해,검색, 재정렬(Re-ranking), 그리고 검색 기반 생성(RAG) 전체를 하나로 통합한 솔루션을 제공합니다.1. Rankify의 탄생 배경 기존의 검색 시스템은 단어 기반의 전통적인 검색 방식에서, 밀집 임베딩 기반의 현대.. 2025. 5. 14. Ollama-OCR, 이제 Python 패키지로 간편하게 사용하세요! 인공지능 모델을 로컬 환경에서 쉽게 실행할 수 있도록 도와주는 Ollama가 OCR (Optical Character Recognition, 광학 문자 인식) 기능을 Python 패키지로 제공하기 시작했습니다!그동안 Ollama의 강력한 기능을 활용하고 싶었지만, 복잡한 설정이나 API 호출 방식에 어려움을 느꼈던 분들에게 희소식입니다. 이제 몇 줄의 Python 코드로 이미지 속 텍스트를 추출하고, 다양한 활용 사례를 구축할 수 있게 되었습니다.Ollama-OCR Python 패키지, 왜 사용해야 할까요? 간편한 설치: pip install ollama-ocr 명령 한 줄로 패키지 설치가 완료됩니다. 복잡한 의존성 관리나 환경 설정 없이 바로 사용할 수 있습니다.직관적인 API: Python 코드를 통.. 2025. 5. 11. RAG in Action: 초보자를 위한 로컬 PDF 챗봇 만들기 튜토리얼 최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 기술의 발전은 챗봇이라는 새로운 형태의 정보 접근 방식을 가능하게 했습니다.특히, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 챗봇의 성능을 획기적으로 향상시키며, 특정 문서나 데이터셋에 대한 질문에 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다.이번 글에서는 RAG 모델을 활용하여, 로컬 환경에서 PDF 파일을 기반으로 작동하는 나만의 챗봇을 만드는 과정을 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 상세하게 안내합니다. 복잡한 클라우드 환경 설정 없이, 개인 컴퓨터에서 자유롭게 챗봇을 구축하고 실험하며 RAG 기술의 강력함을 경험해 보세요!RAG란 무엇일까요?RAG 모델은 정보를 검색하는 단계와 답변을 생성하는 단계를 결합한 아키텍처입니.. 2025. 5. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 10 다음 728x90 반응형
