ICT리더 리치

ChatGPT, LangChain, RAG… 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하는 요즘, 그 중심에 있는 것이 바로 벡터DB입니다. 검색 정확도 향상과 실시간 응답을 위해 이제 선택이 아닌 필수가 되었죠. 안녕하세요, ICT리더 리치입니다. 생성형 AI의 핵심인 '문맥 이해'와 '정확한 검색'을 위해 이제는 벡터DB를 모르면 안 되는 시대가 되었습니다. 단순히 데이터베이스의 한 종류가 아니라, 새로운 검색 방식과 인공지능 연산의 전환점을 제공하는 기술입니다. 오늘은 "벡터DB"가 무엇이고 왜 중요하며, 어떤 분야에 쓰이는지까지 쉽게 풀어드리겠습니다. AI 기술을 실무에 활용하고자 한다면 반드시 이해해야 할 주제입니다. 📌 바로가기 목차 1. 벡터DB란 무엇인가요? 2. 생성형 AI 시대, 왜 벡터DB가 주목받을까? 3. 벡터DB의 핵심 특징 5가지 4. 벡터DB는 어디에 쓰이나요? 5. 대표적인 벡터DB 추천 비교표 6. 벡터DB 도입 시 고려사항 7. 자주 묻는 질문 (FAQ) 8. 마무리 요약 벡터 기반 데이터 인터페이스를 직관적으로 표현한 기술 중심 비주얼 | 벡터DB 핵심 이미지 1. 벡터DB란 무엇인가요? 벡터DB(Vector Database)는 일반적인 키-값 기반의 데이터 저장 방식과는 달리, 고차원 벡터(숫자 배열)를 저장하고 이를 기준으로 유사도 기반 검색(Nearest Neighbor Search)을 수행하는 데이터베이스입니다. 자연어, 이미지, 오디오와 같이 구조화되지 않은 데이터를 임베딩 벡터로 변환한 후 이를 저장·검색할 수 있는 구조입니다. 예를 들어, 사용자 질문을 임베딩한 벡터를 기준으로 문서 벡터와 가장 가까운 값을 찾아주는 방식으로, 챗봇, 추천 시스템, 시맨틱 검색 등에 매우 적합합니다. Python과 FAISS를 활용하여 간단한...

이제 스프링 개발자도 코딩만으로 AI를 손쉽게 활용할 수 있습니다. Spring AI가 가져올 변화, 지금 바로 확인하세요! 안녕하세요, ICT리더 리치입니다! 오늘은 Java/Spring 개발자라면 반드시 주목해야 할 신기술, Spring AI 에 대해 소개해드리려 합니다. GPT와 같은 생성형 AI가 대세가 된 지금, 스프링 진영에서도 AI 서비스를 더 쉽게 통합 할 수 있는 도구가 등장했는데요. Spring AI는 OpenAI, Azure, HuggingFace 등 다양한 LLM과 벡터스토어를 손쉽게 연동할 수 있도록 지원합니다. Spring Boot만 다룰 줄 알면 복잡한 AI 인프라도 직접 만들 수 있는 시대가 된 것이죠. 그럼 지금부터, Spring AI의 개념부터 구조, 실제 활용까지 한 번에 정리해드립니다! 📌 바로가기 목차 1. Spring AI란 무엇인가요? 2. 아키텍처와 구성 요소 3. 지원되는 AI 플랫폼/모델 4. 어떤 서비스에 적용할 수 있나요? 5. Spring AI 기본 사용 예제 6. 한계와 주의사항 7. 자주 묻는 질문 (FAQ) 8. 마무리 요약 Spring 기반 생성형 AI 서비스를 실제 코드로 구현하고 있는 남성 개발자의 모습. 1. Spring AI란 무엇인가요? Spring AI는 스프링 프레임워크에서 생성형 AI 모델을 보다 손쉽게 활용할 수 있도록 설계된 Spring 프로젝트의 확장 모듈 입니다. OpenAI의 ChatGPT, Azure OpenAI, HuggingFace와 같은 다양한 AI 모델을 Java 코드로 바로 호출할 수 있게 해주며, 문서 임베딩, 벡터 검색, PromptTemplate 처리까지 통합된 방식으로 지원합니다. 마치 Spring Data JPA처럼 AI를 다루는 일관된 개발 경험을 제공합니다. Spring AI...

“AI로 문서를 이해하고 요약해주는 시대, 이제 노트북LM이 바꿔놓습니다.” 안녕하세요, 기술 트렌드를 누구보다 빠르게 전달하는 ICT리더입니다. 오늘은 최근 구글이 새롭게 선보인 AI 서비스인 노트북LM 에 대해 소개해드릴 텐데요. 단순한 AI 챗봇을 넘어서 사용자의 문서를 읽고 요약하며, 요점 정리와 학습 자료 작성까지 도와주는 AI 비서 로서의 진화를 보여주고 있습니다. 실제로 교육, 콘텐츠, 회의록, 논문 정리 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 높아지고 있는데요. 지금부터 노트북LM의 핵심 개념부터 실제 사용법까지, 한 번에 정리해드릴게요. 📌 바로가기 목차 1. 노트북LM이란 무엇인가요? 2. 핵심 기능 정리 (요약, 질문 응답, 개념화) 3. 어떤 상황에서 유용한가요? 4. 실제 사용 예시: 회의록 요약부터 논문 분석까지 5. 챗GPT와의 차이점은? 6. 개인정보 보호와 보안은? 7. 자주 묻는 질문 (FAQ) 8. 마무리 요약 문서 자동 요약하는 노트북LM 사용 예시 – 여성 중심 블로그 썸네일 이미지 1. 노트북LM이란 무엇인가요? 노트북LM(NotebookLM)은 구글이 개발한 AI 기반의 문서 중심 지능형 비서입니다. 사용자가 업로드한 PDF, Google Docs, 텍스트 파일 등을 기반으로 문서를 ‘이해’하고, 그 안의 내용을 바탕으로 질문에 답하거나 요약을 생성합니다. 기존 챗봇과 다른 점은 단순 대화형 AI가 아닌 문서 기반 개인 비서 역할을 한다는 것이며, 이를 위해 구글의 Gemini 모델이 활용됩니다. 운영 단계에서는 로그 모니터링과 보안 이벤트 감지 자동화가 중요합니다. 다음은 로그 패턴 기반의 보안 이벤트 탐지 예시입니다. // 운영 단계 보안 로그 모니터링 시뮬레이터 import java.time.LocalDateTime; import java.u...

조용한 명령 하나로 AI의 답변이 조작된다면? 당신의 챗봇은 정말 안전한가요? 안녕하세요, AI보안 분야의 전문가 ICT리더 리치입니다. 오늘은 많은 개발자와 기업들이 도입하고 있는 생성형 AI 시스템에 숨어 있는 보안 리스크, 바로 "프롬프트 인젝션(Prompt Injection)"에 대해 알아보겠습니다. 일반적인 해킹과는 다른, 조용하고 교묘한 방식으로 AI의 응답을 조작할 수 있는 이 기술은, 잘못하면 사용자 데이터 유출은 물론 서비스 자체의 신뢰를 잃게 만들 수 있습니다. 실전에서 어떤 방식으로 침투하며, 어떻게 방어할 수 있는지 끝까지 함께 살펴보시죠. 📌 바로가기 목차 1. 프롬프트 인젝션이란 무엇인가요? 2. 실제 공격 시나리오로 보는 위험성 3. 프롬프트 인젝션의 유형과 방식 4. 유명 AI 서비스에서 발견된 인젝션 사례 5. 개발자와 보안팀을 위한 대응 전략 6. 방어에 도움이 되는 오픈소스 도구 7. 자주 묻는 질문 (FAQ) 8. 마무리 요약 AI 반응을 주시하는 사용자의 긴장된 시선 – 프롬프트 인젝션을 상징하는 대표 썸네일 이미지 1. 프롬프트 인젝션이란 무엇인가요? 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)은 사용자가 의도하지 않은 입력을 삽입하여, 생성형 AI가 원래 목적과 다른 출력을 하도록 유도하는 공격 기법입니다. SQL 인젝션처럼 명령어를 조작하는 대신, 프롬프트를 조작해 AI의 응답을 왜곡시킵니다. 이는 챗봇, 문서 요약 시스템, 자동화된 이메일 작성 시스템 등 다양한 LLM 기반 서비스에 적용될 수 있으며, 악의적인 결과를 유도할 수 있습니다. 운영 단계에서는 로그 모니터링과 보안 이벤트 감지 자동화가 중요합니다. 다음은 로그 패턴 기반의 보안 이벤트 탐지 예시입니다. // 운영 단계 보안 로그 모니터링 시뮬레이터 import java.time...