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💡 LLM이란? LLM(Large Language Model) 은 '대규모 언어 모델'이라는 뜻으로, 방대한 텍스트 데이터를 학습해서 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI입니다. 🎯 실생활 비유 매우 똑똑한 사람이 수많은 책, 기사, 대화를 읽고 공부한 후, 여러분의 질문에 답변해주는 것을 상상해보세요. 바로 그게 LLM입니다. 대표적인 LLM: ChatGPT, Claude, Gemini 등 🤖 ⚙️ LLM은 어떻게 동작할까? LLM의 동작 원리를 3단...

🚫 LLM의 한계 LLM은 똑똑하지만, 혼자서는 할 수 없는 일들이 많습니다. 📋 문제 상황 예시 사용자 요청 LLM의 문제 필요한 해결책 "우리 회사 2024년 매출은?" 회사 내부 정보를 모름 회사 문서에 접근 필요 "지금 서울 날씨는?" 실시간 정보를 모름 날씨 API 호출 필요 "내 캘린더에 회의 등록해줘" 외부 도구를 사용 못함 캘린더 시스템 연동 필요 "최근 뉴스 요약해줘" 최신 정보가 없음 뉴스 검색 기능 필요 💡 RAG...

💡 MCP란? (Model Context Protocol) LLM이 다양한 외부 시스템, 도구, API를 표준화된 방식으로 사용할 수 있게 해주는 프로토콜(규격)입니다. 🤔 왜 필요한가? 문제 ❌: LLM은 정보를 알려줄 수만 있고, 실제로 행동하거나 외부 시스템을 조작할 수 없습니다. 해결 ✅: LLM이 필요할 때 외부 도구를 호출해서 사용할 수 있게 표준 인터페이스를 제공합니다. ⚙️ 동작 원리 1. 사용자: "오늘 날씨 확인하고 비 오면 회의 일정 실내로 ...

🔍 핵심 차이점 구분 RAG MCP 역할 정보 제공자 도구 사용자 비유 도서관 사서 만능 비서 주요 기능 문서 검색 → 답변 생성 도구 호출 → 작업 실행 데이터 특성 정적 문서, 과거 데이터 실시간 데이터, 동적 정보 결과물 텍스트 답변 실제 액션 수행 업데이트 문서 DB 업데이트 필요 API가 자동으로 최신 제공 사용 목적 "알려주기" "해주기" 💡 쉽게 구분하는 방법 "무엇을 물어보는가?" 로 판단하세요 🤔 📚 과거 ...

🎯 프로젝트에 적용하기 ✅ 프로젝트 요구사항 체크리스트 우리 서비스에 필요한 기능을 체크해보세요: 📚 RAG 기능 사내 문서 검색이 필요한가? 과거 데이터 조회가 필요한가? 전문 지식 제공이 필요한가? FAQ 자동 응답이 필요한가? 🔧 MCP 기능 실시간 외부 데이터가 필요한가? 다른 서비스와 연동이 필요한가? 사용자 대신 작업을 실행해야 하는가? 여러 도구를 조합해야 하는가? 🚀 단계별 구축 전략 1️⃣ 기본 LLM 챗봇 간단한 대화형 ...

도커란? 컨테이너 가상화를 지원하는 대표 컨테이너 기술 애플리케이션 배포에 특화되어 있으며 컨테이너를 중심으로 개발 및 운영이 가능 도커의 소프트웨어 구성 도커 서버: 컨테이너형 기술 구현을 위한 기본 애플리케이션으로 컨테이너 실행 및 관리 등 핵심을 담당 도커 REST API: 도커 서버를 조작하기 위한 인터페이스 도커 CLI: 도커 커맨드를 구현하는 애플리케이션으로 도커 REST API와 통신하며 도커 서버를 조작함

컨테이너를 사용하는 이유 불변하는 애플리케이션과 실행 환경에 대한 재현성 확보 애플리케이션 구성 관리의 용이성 환경과 상관없이 실행 가능한 높은 이식성 컨테이너 기반 개발의 필요성 불변하는 애플리케이션과 실행 환경에 대한 재현성 B 서버에도 같은 애플리케이션을 배포했는데 A와 다르게 동작해요 배포 서버의 상태가 달라 기대처럼 동작하지 않는 상황의 근본적인 원인은 가변적인 인프라를 허용해서 발생함 OS, CPU, Memory, 라이브러리, 언어 런타임...

쿠버네티스란? 구글의 주도로 개발된 컨테이너 운영 자동화를 위한 컨테이너 오케스트레이션 시스템 컨테이너 오케스트레이션에 필요한 API, CLI 도구를 함께 제공 컨테이너 호스트 관리, 서버 리소스를 고려한 컨테이너 배치, 스케일링, 로드 밸런서, 상태 모니터링 등의 기능을 제공 도커의 번성과 쿠버네티스의 탄생 도커는 컨테이너 배치 전략, 스케일 인/아웃, 서비스 디스커버리, 운용의 용이성이 어렵다는 단점이 존재함 2014년 OSS로 공개된 쿠버네티스는 구...

쿠버네티스 개요 쿠버네티스 리소스는 애플리케이션 배포 구성을 위한 요소를 의미 쿠버네티스에서 다루는 리소스 목록 리소스 용도 노드 (Node) 쿠버네티스 클러스터에서 실행되는 컨테이너 배포 서버 네임스페이스 (Namespace) 쿠버네티스 클러스터 내부에서 생성하는 가상 클러스터 파드 (Pod) 컨테이너 집합체 단위로 컨테이너 실행 방법을 정의 레플리카셋 (ReplicaSet) 동일한 스펙의 여러 파드를 생성, 관리 디플로이먼트...

쿠버네티스 클러스터와 노드 쿠버네티스 클러스터(cluster) 란 쿠버네티스의 다양한 리소스를 관리하는 집합 그룹을 의미 클러스터에서 가장 큰 단위는 노드(Node) 이며 노드는 클러스터에서 등록된 컨테이너의 호스트로 컨테이너 배포에 사용됨 클러스터에는 전체를 관리하는 서버인 컨트롤 플레인이 적어도 하나 이상 배치됨 클러스터 구성은 다음과 같이 두 그룹으로 구성됨 컨트롤 플레인 노드 워커 노드 쿠버네티스는 노드의 리소스 상태와 배치 전략에...

네임스페이스 클러스터 안에 삽입할 수 있는 가상의 클러스터 클러스터 생성 시 다음의 기본 네임스페이스가 생성됨 defualt: 기본적으로 생성되는 네임스페이스로 별도의 네임스페이스를 생성하지 않고 새 클러스터를 사용할 수 있음 kube-node-lease: 각 노드의 연관된 리스 오브젝트를 갖고 있으며 kubelet이 헬스 체크를 통해 컨트롤 플레인이 노드의 장애를 탐지하는데 사용 kube-public: 모든 클라이언트(인증되지 않은 클라이언트 포함) 가 읽...

MySQL 엔진 아키텍처 MySQL 서버는 사람의 머리 역할을 담당하는 MySQL 엔진과 손발 역할을 담당하는 스토리지 엔진으로 구분 스토리지 엔진의 핸들러 API를 만족하면 누구나 스토리지 엔진을 구현해 MySQL 서버에 추가해서 사용 가능 MySQL 엔진 클라이언트로부터의 접속 및 쿼리 요청을 처리하는 커넥션 핸들러, SQL 파서, 전처리기, 옵티마이저가 중심을 이룸 표준 SQL 문법을 지원해 표준 문법을 지켜 작성된 쿼리는 타 DBMS와 호환되어 ...

MySQL 스레딩 구조 MySQL 서버는 프로세스가 아닌 스레드 기반으로 동작 스레드는 크게 Foreground 스레드와 Background 스레드 두 종류로 구분 MySQL 서버의 실행 중인 스레드 목록 조회 명령어 SELECT thread_id, name, type, processlist_user, processlist_host FROM performance_schema.threads ORDER BY type, thread_id; 사용자의 ...

메모리 할당 및 사용 구조 MySQL 메모리 공간은 글로벌 메모리 영역과 로컬 메모리 영역으로 구분할 수 있음 글로벌 메모리 영역은 MySQL 서버가 시작되면서 운영체제로부터 할당받음 글로벌 메모리 영역과 로컬 메모리 영역은 스레드가 공유해서 사용하는 공간인지 여부에 따라 구분됨 글로벌 메모리 영역 일반적으로 클라이언트 스레드의 수와 무관하게 하나의 메모리 공간만 할당 필요에 따라 2개 이상의 메모리 공간을 할당받을 수 있으나 클라이언트 스레드 수와 ...

플러그인 스토리지 엔진 모델 전문 검색 엔진을 위한 검색어 파서