Dify와 Continue 오픈소스를 활용해 온프레미스 AI 어시스턴트 환경을 구축하는 과정을 정리합니다. 챗봇, 코드 어시스턴트, RAG 구성, 사내 LLM 연동 등 실무 중심의 예제를 다룹니다
Continue Vscode 설치를 하기 위해 이번 글에서는 VSCode에 AI 코드 어시스턴트를 통합해주는 오픈소스 확장 프로그램, Continue를 소개한다. 설치 방법부터 기본 사용법, 주요 설정까지 정리하면서, 개인 개발 환경에 어떻게 통합할 수 있을지 살펴본다. 1. Continue란 무엇인가? Continue는 VSCode에서 작동하는 AI 기반 코드 어시스턴트 확장이다. Copilot과 유사하게 코드 자동완성, 설명, 리팩토링 제안 등을 제공하며, 오픈소스 기반이므로 커스터마이징이 … 더 읽기
RAG 챗봇 만들기 에 앞서 이전 포스트에서는 Dify에서 챗봇을 만들고 API 테스트까지 진행해봤다.이번에는 그 챗봇에 사내 문서를 본격적으로 연동하고, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 전략을 활용해 실제로 지식기반 응답을 생성하는 방법을 다룬다. 1. 왜 RAG인가? RAG는 단순한 LLM 응답이 아닌, 외부 문서에서 관련 정보를 검색해 LLM에게 제공함으로써 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 만든다. 특히 사내 정책, 기술 … 더 읽기
Dify 챗봇 만들기 를 통해 Dify 의 전반적인 사용법을 알아보자.이전 글에서 Dify를 온프레미스 환경에 성공적으로 설치했다면, 이제 실제로 챗봇을 만들어볼 차례다. 이 글에서는 Dify에서 챗봇 앱을 생성하고, 문서 업로드 및 API 테스트를 통해 RAG 기반 챗봇이 어떻게 작동하는지를 확인해본다. 1. 워크스페이스와 App 생성 Dify에 로그인하면 기본 워크스페이스가 생성되어 있다. 여기서 새로운 App을 만들어야 한다. 생성 … 더 읽기
Dify 온프레미스 환경에서 설치하고 운영하려면 몇 가지 기술적인 요소를 미리 이해하고 있어야 한다.Dify는 강력한 RAG 기반 AI 챗봇 플랫폼이지만, 온프레미스 환경에서 설치하고 운영하려면 몇 가지 기술적인 요소를 미리 알고 있어야 한다. 이 글에서는 Docker 기반으로 Dify를 설치하고, 사내 환경에 맞게 설정하는 전체 과정을 정리해본다. 1. 설치 전 요구사항 확인 항목 설명 운영체제 Ubuntu 20.04+ 또는 … 더 읽기
Dify와 Continue 는 AI 기반 개발 어시스턴트를 구축하는 데 핵심적인 도구지만, 바로 설치에 들어가기엔 고려할 점이 많다.특히 온프레미스 환경을 염두에 둔다면 미리 구조와 설정 방식을 이해하는 것이 중요하다. 이 글에서는 설치 전에 준비해야 할 기술적, 개념적 요소들을 정리해본다. 1. Dify와 Continue는 무엇을 해주는 도구인가? 도구 주요 기능 목적 Dify RAG 기반 챗봇 생성, 모델 연동, … 더 읽기
AI 코드 어시스턴트 구축 을 하려는 이유는 단순한 실험이 아닌, 실제 조직 운영의 필요에서 출발했다.개발 조직에서 AI 활용은 더 이상 선택이 아니다. 특히 코드 어시스턴트 영역은 GitHub Copilot을 필두로 실사용이 본격화되고 있다. 하지만 막상 조직 내에 적용하려 하면 여러 제약과 고민거리가 생긴다. 우리는 이런 현실적인 필요와 한계를 느끼며, 직접 우리만의 AI 코드 어시스턴트 환경을 구축하기로 … 더 읽기