[MindSprout 3편]데이터가 한눈에: Tailwind CSS 대시보드 최적화 구축기 및 트러블슈팅
1. 서론: 백엔드 파이프라인의 완성, 그리고 시각화의 필요성 지난 2편에서는 랭체인(LangChain) 같은 무거운 프레임워크를 과감히 걷어내고, Next.js의 내장 Fetch API와 로컬 LLM을 연결하여 데이터를 Supabase에 실시간으로 적재하는 초경량 파이프라인을 완성했습니다. 데이터베이스에 정보가 안전하게 쌓이는 것을…
[MindSprout 2편]랭체인(LangChain)을 버렸다: Next.js + 로컬 LLM 초경량 연동 및 트러블슈팅
1. 서론: AI 프레임워크의 함정, 그리고 가벼움에 대한 갈망 최근 AI를 활용한 로컬 LLM 연동 프론트엔드 프로젝트를 시작할 때, 개발자들은 마치 공식처럼 터미널에 npm install langchain을 타이핑하곤 합니다. 저 역시 [지난 1편에서 소개했던 MindSprout의 초기…
[MindSprout 1편] 로컬 LLM과 클라우드 AI를 결합한 하이브리드 개인 비서 개발기
1. 서론: 로컬 LLM과 클라우드 AI사이의 딜레마 최근 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 상용 대형 언어 모델(LLM)이 비약적으로 발전하면서, 일상적인 메모나 일정을 AI를 통해 정리하는 워크플로우를 도입하는 개발자가 늘고 있습니다. 하지만 이러한 상용 클라우드 기반 API를…