홍드로이드의 야매코딩

"AI 앱 하나 만들어보고 싶은데 어디서부터 어디까지 해야 하는지 모르겠다." 그런 분을 위한 완성 지도입니다. 챗봇 같은 AI 기능부터 데이터·백엔드·배포까지, 돈 한 푼 안 들이고 아이디어를 실제 서비스로 만드는 전체 여정을 한 글에 모았어요. 각 단계마다 바로 따라 할 실전 가이드를 연결해뒀으니, 위에서부터 순서대로만 밟으면 됩니다.📌 30초 로드맵0️⃣ 준비 — 바이브코딩 기본기 + 실수 피하기1️⃣ AI 기능 — 무료 API로 챗봇 만들기2️⃣ 내 데이터 — 문서에 답하는 RAG 붙이기3️⃣ 백엔드 — Supabase로 DB·로그인 무료 구축4️⃣ 배포 — 세상에 무료로 공개5️⃣ 보너스 — 영상·음악까지 무료로 제작전체 그림 — 앱은 이렇게 완성된다AI 앱 하나는 크게 ①동작하는 AI 기능 ..

일반 챗봇에게 "우리 회사 휴가 규정 알려줘" 하면? 모르니까 그럴듯하게 지어냅니다(환각). AI가 진짜 내 문서를 읽고 답하게 하는 기술이 바로 RAG예요. 이번엔 지난 무료 챗봇에 이어, 무료 API + numpy만으로 RAG 챗봇을 처음부터 만들어봅니다. 벡터DB 설치도 없이, 복붙하면 도는 최소 예제로 갑니다.📌 30초 요약 — RAG 4단계① 문서를 조각(chunk)으로 자른다② 각 조각을 임베딩(숫자 벡터)으로 바꿔 저장③ 질문과 가장 비슷한 조각을 유사도로 찾는다④ 그 조각을 프롬프트에 넣어 LLM에게 답하게 한다→ 전부 무료 API + numpy로, 벡터DB 없이 구현RAG가 뭐고 왜 필요한가LLM은 학습 시점 이후의 일이나 내 개인 문서를 모릅니다. 그렇다고 문서 전체를 매번 프롬프트에..

AI 에이전트나 RAG를 만들었는데, "웹에서 최신 정보를 가져와서 먹이고 싶다" — 이 단계에서 막히는 분이 많아요. 일반 크롤링은 HTML이 지저분해서 LLM이 못 쓰거든요. 이걸 한 방에 해결하는 도구가 Firecrawl(파이어크롤)입니다. 웹사이트 전체를 LLM이 바로 읽는 마크다운·JSON으로 변환해 줘요. 왜 화제인지 정리합니다.📌 30초 요약✓ Firecrawl = 웹사이트를 LLM용 마크다운·JSON으로 변환하는 크롤링 API✓ 핵심 6기능: Crawl·Scrape·Map·Search·Extract·Agent(FIRE-1)✓ 공식 MCP 서버로 Claude·Cursor·ChatGPT에 한 방 연결✓ 무료티어(API키 없이 scrape/search) + 오픈소스 자가호스팅 시 무료Firec..

ChatGPT한테 "우리 회사 내부 문서 기반으로 답해줘"라고 하면 못 합니다. 모르니까요. 그런데 요즘 AI 서비스들은 어떻게 자기 데이터로 척척 답할까요? 답은 RAG입니다. 이 글에서 RAG가 뭔지 개념부터, 초보가 직접 만드는 법까지 정리합니다.📌 이 글에서 얻어갈 것✓ RAG가 뭔지 한 문장으로 + 왜 등장했나✓ LLM의 3대 한계를 RAG가 어떻게 보완하는지✓ 작동 원리 — 인덱싱 · 검색 · 생성 3단계✓ 핵심 부품(임베딩·벡터DB·청킹)과 직접 만드는 법RAG가 뭐야? — 한 문장 정의RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성)는 LLM을 외부 지식(회사 문서·DB 등)에 연결해, 답변 시점에 관련 정보를 검색해서 반영하는 기법입니다. 핵심은 재학습(파인..