1. 개념GitHub에서 출시한 GitHub Copilot SDK는 Copilot CLI의 핵심 루프(계획 수립, 도구 호출, 파일 편집, 명령 실행)를 개발자의 애플리케이션에 직접 통합할 수 있게 해주는 도구입니다.핵심 가치: 에이전트의 뇌(LLM)뿐만 아니라 손발(Executor) 역할을 하는 인프라(계획 루프, 도구 실행기, 컨텍스트 관리, 오류 처리)를 직접 구현할 필요없이 즉시 활용 가능합니다.통신 구조: SDK는 JSON-RPC를 통해 Copilot CLI 서버와 통신하며 라이프사이클을 자동 관리합니다.[Architecture Flow]나의 Application → SDK Client → (JSON-RPC) → Copilot CLI (Server Mode)지원 환경: Python, Node.j..

💪 건강을 챙기자🧩 부지런하자 🌼 2026 상반기 목표 🐱‍💻 ◻ Toeic speaking Advanced 취득◻ JLPT N3◻ 논문 또는 특허 😊 기타 목표☑ 겨울 나고야 여행◻ 여름 오키나와 여행

시험범위 시험 범위 | NotionMade with Notion, the all-in-one connected workspace with publishing capabilities.www.notion.so 과목 정리 AI 과목 정리 | Notion목차www.notion.so

업데이트된 hELLO 스킨을 새로 적용하면서, 기존의 LaTex 설정이 사라졌다.매번 찾아보기 귀찮으므로 LaTeX 적용방법을 정리해보겠다. 티스토리 블로그에 LaTeX(수식)을 작성할 수 있도록 Javasciprt로 작성된 KaTeX를 적용한다.KaTeX는 MathJax보다 빠른 렌더링을 제공하여 웹 페이지 로딩 시 거의 바로 수식을 출력할 수 있다. 티스토리 스킨 편집스킨 편집에서 다음 코드를 `` 바로 위에 복사 붙여넣기 한다. 그 아래에 두번째 코드를 복사 붙여넣기 한다.   KaTex 공식문서에서 브라우저에서의 사용법을 참고할 수 있다. KaTeX – The fastest math typesetting library for the webSimple API, no dependencies – yet..

Transformer 모델: 기존 인코더-디코더 모델을 발전시킨 모델로, RNN 기반 인코더-디코더 모델보다 학습이 빠르고 성능이 좋다.병렬화RNN 기반 인코더-디코더: 입력으로 들어오는 텍스트의 단어들을 순차적으로 계산하여 인코딩.Transformer: 행렬곱으로 한 번에 병렬 처리. Positional encoding(RNN 사용 X) 순차 입력을 받지 않음 → 위치/순서 정보를 제공해줘야 한다.Positional encoding: 인코더 및 디코더의 입력 값마다 상대적인 위치 정보를 더하는 기술.Transformer는 단순 비트 인코딩이 아니라 Sin, Cos 함수를 사용한 positional encoding을 사용한다.장점Sin, Cos 함수) Positional encoding 값이 항상 -1에..

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Query가 주어졌을 때, 데이터베이스에서 관련된 정보를 검색하여 프롬프트에 contxt를 추가.장점Hallucination 최소화Fine-tuning 대비 저렴한 비용으로 관련 정보 검색 가능한계전체 corpus에 대한 추상적 요약이 어려움Context window 한계로 인한 정보 손실 (”lost in the middle” 현상)Graph RAG (GraphDB + RAG)데이터를 지식 그래프 구조로 변환 → 그래프 검색을 활용한 RAG더보기Knowledge graph 지식 그래프:Knowledges의 구조화된 표현Node: entities or conceptsEdge: relationships between entities Mic..