**Retrieval-Augmented Generation (RAG)**은 LLM이 응답을 생성할 때, 사전에 학습된 지식만으로 판단하는 것이 아니라 외부에서 관련 정보를 검색하여 참고한 후 응답을 생성하는 방식입니다.구성 요소Retriever: 질문(Query)에 대해 벡터 유사도를 이용해 관련 문서를 찾음Generator (LLM): 검색된 문서들을 기반으로 답변을 생성함⚙️ RAG 동작 방식 (파이프라인)문서 사전 처리 (Indexing)문서 → 청크 분할 (chunking)각 청크를 임베딩 → 벡터 DB (예: Chroma, Weaviate, FAISS)에 저장질의 처리 (Querying)사용자 질문을 임베딩벡터 유사도 기반으로 관련 문서 Top-k 검색응답 생성검색된 문서를 LLM에게 프롬프트로..

Python에서 프로젝트마다 독립된 실행 환경을 만들어주는 기능입니다.venv, virtualenv, conda 등이 여기에 속합니다.✅ 가상환경을 사용하는 주요 이유1. 패키지 충돌 방지프로젝트마다 필요한 패키지 버전이 다를 수 있음예:프로젝트 A는 llama-index==0.10 사용프로젝트 B는 llama-index==0.9만 호환→ 가상환경을 사용하면 서로 독립적인 공간에서 동작2. 운영 환경 보호시스템 전체에 영향을 주지 않고 Python 패키지를 설치 가능sudo pip install 등으로 전역 환경 오염 방지3. 재현 가능한 환경 구성requirements.txt로 환경을 통째로 백업/복원 가능협업자/운영 서버에 동일한 실행 환경 전달 용이4. 보안성과 유지보수보안 분석/자동화 환경에서는 ..

트렌드 키워드설명🔗 LangChain 표준화RAG 구현의 사실상 표준 프레임워크로 자리잡음🧱 LlamaIndex와의 통합LangChain과 보완적으로 사용, 문서 추출 자동화에 특화🧠 오픈소스 LLM 연동 증가Ollama, Mistral, LLaMA 등 프라이빗 LLM과의 연결 급증🧰 n8n 등 자동화 툴과 연계워크플로우 자동화와의 결합으로 엔터프라이즈 적용 확산🛡️ 보안/내부용 RAG 수요 급증개인정보/기밀 데이터로 인해 로컬 기반 RAG 수요 증가 📊 실사용/인기 기준 RAG 프레임워크 순위 (2025)순위프레임워크실사용 트렌드 & 특징🥇 1LangChainLLM 기반 앱 개발의 사실상 표준. 커뮤니티, 튜토리얼, 플러그인 생태계 방대. 대부분의 RAG 구현에 사용됨.🥈 2LlamaIn..

👋 들어가며업무를 하다 보면 반복되는 작업들이 많습니다. 이메일 정리, 고객 데이터 업데이트, 슬랙 알림 전송, 구글 시트 관리 등… 처음엔 별 것 아니지만 하루 이틀, 몇 달 지나면 업무의 큰 비중을 차지하게 되죠."이런 걸 자동화하면 얼마나 좋을까?" 생각해보셨다면, 오늘 소개할 n8n이 딱 맞는 도구입니다.https://n8n.io/ 🧠 n8n이란?n8n은 “node for node”의 약자로, 워크플로우 자동화를 시각적으로 설계할 수 있는 오픈소스 툴입니다. Zapier나 Make(구 Integromat)처럼 자동화를 위한 도구이지만, 다음과 같은 차별점을 가집니다:✅ 완전한 로컬/셀프호스팅 지원 (데이터 보안 유리)✅ 무제한 워크플로우/노드 사용 (Zapier는 무료 플랜에서 제약 있음)✅ ..

systemctl list-units --type=service --state=running→ 현재 실행 중인 서비스(Active) 목록만 보여줍니다. 📋 전체 서비스 상태 보기 (활성 + 비활성 포함)systemctl list-units --type=service→ 모든 서비스의 상태 (running, exited, failed 등 포함)를 보여줍니다. 🧪 전체 서비스 상태 요약 (기본 포맷)service --status-all'+' = 실행 중, '-' = 멈춤 상태, '?' = 상태 미확인(단, systemd 시스템에서는 일부 서비스는 이 명령으로 제대로 확인되지 않을 수 있음)

✅ 1단계: Telnet 클라이언트 활성화방법 1: 제어판에서 활성화시작 메뉴 → "프로그램 및 기능" 검색 → 실행왼쪽에서 "Windows 기능 켜기/끄기" 클릭Telnet 클라이언트 항목을 체크확인을 누르고 설치가 완료될 때까지 기다림방법 2: PowerShell 또는 명령 프롬프트(cmd)로 활성화dism /online /Enable-Feature /FeatureName:TelnetClient🛠️ 참고: 유용한 Telnet 활용 예목적명령 예시포트 열려있는지 확인telnet 192.168.0.1 22HTTP 서버 수동 요청 테스트telnet example.com 80 후 GET / HTTP/1.1SMTP 서버 확인telnet mail.example.com 25

관리자 계정으로 로그인 (또는 sudo 권한 있는 계정으로)터미널에서 아래 명령 실행:groups 사용자이름sudo usermod -aG sudo 사용자이름 💡 부여된 권한 확인은 이렇게 해요:groups 사용자이름

항목Google OAuth (Pro 플랜)SAML SSO (Business+, Enterprise)인증 방식Google 계정 로그인 (OAuth 2.0)GWS 또는 IdP를 통한 중앙 인증 (SAML 2.0)계정 생성Slack에 별도 계정 생성 필요 (1회 로그인 시 자동 생성)Slack 계정 자동 프로비저닝/싱크 가능연동 시스템Google 계정만 사용 가능Okta, Azure AD, Google Workspace 등 IdP 다양보안 설정2단계 인증은 Slack 또는 Google에서 개별 적용SAML IdP 정책에 따라 강제 적용 가능세션/접속 관리Slack 기준IdP 기준으로 세션/접속 제어 가능계정 삭제/해지Slack 내 수동 삭제SAML IdP에서 비활성화 시 자동 차단 가능Slack 라이선스Pro..

🧠 MCP (Multi-Context Prompting)란?▶️ 기본 개념일반적인 AI 코드 도우미는 **"지금 내가 보고 있는 파일의 일부 코드"**만 가지고 작동해요. 하지만 프로젝트는 그렇게 단순하지 않죠. 다양한 파일과 모듈이 서로 연결되어 있고, 문맥을 이해하지 못하면 정확한 코드 제안이나 리팩토링은 불가능에 가깝습니다.그래서 Cursor는 **"여러 개의 문맥(Context)"**을 동시에 고려하도록 했고, 이 기술을 MCP라고 부릅니다.📦 MCP가 사용하는 문맥들Cursor의 MCP는 다음과 같은 다양한 맥락을 함께 AI에 제공합니다:문맥 종류설명현재 파일현재 열려 있는 파일의 전체 내용커서 주변 코드커서 위치 기준 전후 수십 줄참조 중인 다른 파일import하고 있는 모듈들 (impor..

"새로운 GPO를 만들 때 자주 쓰는 설정을 미리 담아놓은 GPO 템플릿"주로 **관리 템플릿(Admin Templates)**에 포함된 설정만 포함 가능Security, System, Network 같은 자주 쓰는 정책들을 미리 설정 가능여러 GPO에서 공통으로 사용하는 설정들을 일관되게 배포할 수 있음📦 스타터 GPO의 특징항목설명포함 가능한 정책오직 **관리 템플릿(Admin Templates)**만 (예: 컴퓨터/사용자 구성 내에 있는 것들)기본 제공 여부Windows Server에서 기본적으로 몇 개 제공됨 (예: 기본 보안 설정)커스터마이징직접 만들어서 내부 보안 정책 템플릿으로도 사용 가능복사 및 재사용여러 GPO 생성 시 일관된 보안 설정을 유지할 수 있음🔧 사용 방법 (GPMC)Gro..