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Ollama와 카카오톡 챗봇 연동하기: 로컬 AI 모델로 나만의 챗봇 만들기 들어가며요즘 인공지능 기술이 발전하면서 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 서비스가 많아지고 있습니다. 하지만 대부분의 서비스는 클라우드 기반으로 제공되어 개인정보 보안 문제나 비용 문제가 발생할 수 있습니다. 이런 상황에서 로컬 환경에서 AI 모델을 실행할 수 있는 Ollama와 카카오톡 챗봇을 연동하면 개인 서버에서 운영되는 나만의 AI 챗봇을 만들 수 있습니다.이 글에서는 Ollama를 설치하고 로컬 환경에서 LLM을 실행한 후, 이를 카카오톡 챗봇과 연동하는 전체 과정을 단계별로 알아보겠습니다.1. Ollama란?Ollama는 로컬 환경에서 대형 언어 모델(LLM)을 쉽게 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프로젝트입니다. 복잡한 설정 없이 간단한 명령어로 다양한 AI 모델을 다운.. 2025. 5. 7.
2025년 5월 7일 AI 뉴스 『메타, 새로운 라마 AI 보안 도구 출시』출처 웹사이트: artificialintelligence-news.com링크: https://www.artificialintelligence-news.com/2025/04/30/meta-launches-llama-ai-security-tools/요약: 메타가 라마(Llama) AI 모델을 위한 새로운 보안 도구를 출시했습니다. 이번에 출시된 도구에는 텍스트뿐만 아니라 이미지도 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 갖춘 '라마 가드 4(Llama Guard 4)', AI 시스템을 위한 보안 제어 센터 역할을 하는 '라마파이어월(LlamaFirewall)', 그리고 더 작고 빠른 '프롬프트 가드 2(Prompt Guard 2)'가 포함됩니다. 또한 메타는 사이버 보안팀을.. 2025. 5. 7.
꼭 알아야 할 5가지 에이전트 모드 리플렉션 패턴이 모드의 워크플로에 대한 소개는 다음과 같습니다.사용자 입력 쿼리 : 사용자는 인터페이스나 API를 통해 에이전트에게 쿼리 요청을 보냅니다.LLM은 초기 출력을 생성합니다 . 대규모 언어 모델(LLM)은 사용자의 쿼리를 수신하고 예비 응답을 생성합니다.사용자 피드백 : 사용자는 초기 응답을 평가하고 피드백을 제공합니다.LLM 반영적 출력 : LLM은 사용자 피드백을 기반으로 초기 대응을 반영합니다. 즉, 생성하는 출력을 재평가하고 조정합니다.반복적 프로세스 : 이 프로세스는 사용자가 최종 응답에 만족할 때까지 여러 번의 반복이 필요할 수 있습니다.사용자에게 반환 : 최종 응답은 사용자에게 반환되며, 사용자는 인터페이스나 API를 통해 결과를 수신할 수 있습니다.이 모드는 사용자 피드백을 통.. 2025. 5. 7.
Agent2Agent와 MCP를 애니메이션으로 설명 1. Agentic 애플리케이션을 사용하려면 A2A와 MCP가 필요합니다.MCP는 에이전트에게 도구에 대한 액세스를 제공합니다.Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 사용하면 AI 에이전트가 다른 에이전트에 연결할 수 있습니다.따라서 A2A의 경우 두 에이전트가 서로 통신하는 동안... 두 에이전트 자신은 MCP 서버와 통신할 수 있습니다.이런 의미에서 그들은 서로 경쟁하지 않습니다. 2. Agent2Agent(A2A)를 사용하면 여러 AI 에이전트가 내부 메모리, 생각 또는 도구를 직접 공유하지 않고도 함께 작업을 완료할 수 있습니다.대신, 그들은 맥락, 작업 업데이트, 지침, 데이터를 교환하여 소통합니다.기본적으로 AI 애플리케이션은 A2A 에이전트를 AgentCard로 표현되는 MCP 리소스로 모.. 2025. 5. 7.
코딩 몰라도 AI 에이전트 뚝딱! Langflow로 나만의 AI 만들기 이 영상에서는 langflow를 사용하여 ai 에이전트를 간편하게 구축하는 방법을 보여줍니다. 이 도구는 코딩에 익숙하지 않은 사람들도 시각적으로 에이전트와 워크플로우를 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. 또한 에이전트와 워크플로우 간의 차이를 설명하며, 각 유형의 기능을 직접 실습을 통해 배울 수 있는 기회를 제공합니다. AI 기술을 활용한 비즈니스의 가능성을 탐구하며, 나만의 고유한 ai 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다. 이 영상을 통해 기술의 미래에 대한 통찰력을 얻고, 에이전트 개발의 중요성을 이해할 수 있습니다.1. 🤖 에이전트의 중요성과 Langflow의 역할에이전트는 2025년의 핵심 키워드로 자리잡아가며, 주요 AI 기업들이 에이전트를 활용하여 제품을 출시하고 연구 논문을 발표하고 있.. 2025. 5. 7.
Ollama 설치 Ollama는 macOS, Windows, Linux를 포함한 여러 운영 체제를 지원하며 Docker 컨테이너를 통해 실행됩니다.Ollama는 하드웨어를 요구하지 않으며 사용자가 대규모 언어 모델을 로컬에서 쉽게 실행, 관리 및 상호 작용할 수 있도록 설계되었습니다.CPU: 멀티 코어 프로세서(4코어 이상 권장).GPU: 대규모 모델을 실행하거나 미세 조정을 계획하는 경우 컴퓨팅 성능이 더 높은 GPU(예: NVIDIA의 CUDA 지원)를 사용하는 것이 좋습니다.메모리: 대형 모델의 경우 최소 8GB RAM, 16GB 이상이 권장됩니다.스토리지: 사전 학습된 모델을 저장할 수 있는 충분한 하드 디스크 공간이 필요하며, 모델 크기에 따라 일반적으로 10GB에서 수백 기가바이트까지 저장할 수 있습니다.소프트.. 2025. 5. 5.
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