Devloo와 개발을 즐겁게

React를 활용한 프론트엔드 개발에서 디자인 패턴의 적용은 필수적인 관행으로 자리 잡았습니다. 이러한 패턴은 React의 특성에 맞춰 발전해왔으며, 개발자가 견고한 컴포넌트와 애플리케이션을 설계할 때 반복적으로 직면하는 문제에 우아한 해결책을 제공합니다. 디자인 패턴의 근본적인 목적은 상태 관리, 로직 및 요소 구성을 단순화하여 컴포넌트 개발의 문제를 해결하는 것입니다. 사전 정의된 구조와 검증된 방법론을 제공함으로써 React의 디자인 패턴은 코드베이스의 일관성, 모듈성 및 확장성을 촉진합니다. React에 적용되는 디자인 패턴의 대표적인 예로는 커스텀 훅, 고차 컴포넌트(HOC), Prop 기반 렌더링 기술이 있습니다. 이러한 요소는 개발자가 애플리케이션의 구조와 데이터 흐름을 최적화하여 코드 재사..

Google, Microsoft, 그리고 Perplexity는 아마 OpenAI의 SearchGPT 발표에 큰 긴장감을 느끼고 있을 겁니다. 저는 지난 2월 이 새로운 제품에 대한 소식을 처음 들었고, 맞춤형 GPT도 함께 출시된다는 소식도 접했습니다. SearchGPT의 발표는 이미 구글의 시장 위치에 영향을 미쳤습니다. 발표 이후 구글 주가는 2% 이상 하락했습니다.SearchGPT란 무엇인가요?SearchGPT는 GPT-4 계열 모델, 아마도 GPT-4o를 기반으로 작동할 것입니다. 기존 검색 엔진과는 달리, SearchGPT는 고도화된 AI를 사용하여 실시간 검색 결과를 제공합니다. 이는 사전 색인된 페이지를 찾고 표시하는 대신, 인터넷 전역에서 최신 정보를 가져올 수 있다는 것을 의미합니다. 사..

최근 티몬과 위메프의 판매자 정산 지연 사태가 전자상거래 업계를 뒤흔들고 있다. 이번 사태는 판매자와 소비자 모두에게 큰 피해를 입히며 전자상거래의 신뢰성에 큰 의문을 제기하고 있다. 이번 글에서는 티몬 사태의 주요 이슈들을 다루며, 독자의 흥미를 끌만한 소주제로 구성해보겠다.1. 티몬과 위메프, 왜 돈을 못 주나?티몬과 위메프는 소비자와 판매자를 연결해주는 전자상거래 플랫폼으로, 구매자가 결제한 대금을 받아 판매자에게 전달하는 역할을 한다. 그러나 최근 이들 플랫폼이 판매자에게 대금을 제때 정산하지 못하는 문제가 발생했다. 이는 판매자들이 공급한 상품이나 서비스의 대금을 받지 못하게 하여 자금 흐름에 큰 차질을 빚게 만들었다. 이번 사태의 근본 원인은 전자상거래 플랫폼과 PG(전자지급결제대행)업체에 대..

OpenAI가 새로운 AI 모델인 GPT-4o 미니를 공개했습니다. 이 모델은 훨씬 더 저렴하면서도 지능적이고, GPT-3.5 터보만큼 빠릅니다. GPT-4o와 마찬가지로 GPT-4o 미니도 128k 컨텍스트 윈도우와 2023년 10월까지의 데이터 컷오프일(정보의 최종 수집일)를 갖추고 있습니다. GPT-4o 미니란?GPT-4o 미니는 더 큰 모델에 비해 비용 효율적이고 접근하기 쉽게 설계되었습니다. 새로운 모델의 주요 특징은 다음과 같습니다:지능: GPT-4o 미니는 텍스트 지능에서 GPT-3.5 터보를 능가하며, MMLU에서 82%의 점수를 기록해 69.8%를 기록한 GPT-3.5 터보보다 뛰어납니다. 또한 멀티모달 추론에서도 뛰어난 성능을 보입니다.가격: GPT-4o 미니는 GPT-3.5 터보보다 ..

모든 영업 전문가들은 소음이 가득한 시장에서 주목을 끄는 것이 얼마나 어려운지 잘 알고 있습니다. 올바른 단어 선택은 기회를 놓치는 것과 성공적인 거래를 성사시키는 차이를 만들 수 있습니다. 여기서 잘 설계된 ChatGPT 프롬프트의 힘이 발휘됩니다. 이 글에서 제공할 세일즈를 위한 8가지 ChatGPT 프롬프트는 단순한 대화 시작 도구 그 이상입니다. 이들은 고객과의 상호작용을 강화하고 판매 수치를 높일 수 있는 전략적 도구입니다.많은 영업 사원들은 잠재 고객을 끌어들이지 못하는 비효율적인 커뮤니케이션 전략 때문에 좌절을 겪습니다. 부적절한 대화 시작으로 인해 판매를 놓칠까 두려워하는 것은 현실적이고 시급한 문제입니다. 하지만 우리의 프롬프트 목록은 이러한 문제를 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다. ..

안녕하세요! 오늘은 ChatGPT의 코드 인터프리터를 사용해 업로드한 이미지의 색상을 추출해보는 방법을 알아보려고 합니다.ChatGPT의 코드 인터프리터에 대한 간단한 소개로 시작해서 실용적인 응용 사례로 넘어가겠습니다.그럼 시작해볼까요! :) ChatGPT의 코드 인터프리터란?ChatGPT의 코드 인터프리터는 OpenAI에서 개발한 혁신적인 도구입니다. ChatGPT 제품군의 일부로, 베타 출시 이후 기술 세계에서 큰 주목을 받고 있습니다. 코드 인터프리터는 데이터 분석, 코드 편집, 이미지 조작 등의 다양한 작업을 수행하도록 설계되었습니다.  코드 인터프리터의 강점은 자연어를 이해하면서 코드를 실행할 수 있는 능력에 있습니다. 이는 오류를 식별하고 수정할 수 있어 데이터 분석부터 컴퓨터 비전 작업까지..

검색 증강 생성(RAG) 이란 ?Retrieval-Augmented Generation (RAG)는 외부 권위 있는 지식 소스를 생성 과정에 통합하여 대형 언어 모델(LLM)의 잠재력을 혁신적으로 증대시킵니다. LLM은 질문에 답하거나 언어를 번역하는 등의 작업에서 뛰어나지만, RAG는 이 능력을 더욱 향상시켜 도메인별 또는 내부 조직 지식을 매끄럽게 통합합니다. 이를 통해 생성된 콘텐츠가 다양한 맥락에서 적절하고 정확하며 가치 있게 유지될 수 있으며, 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 대규모 재교육 없이도 가능합니다.검색 증강 생성(RAG) 이 중요한 이유는 무엇인가요?대형 언어 모델(LLM)은 인공지능(AI) 기술, 예를 들어 챗봇 및 자연어 처리(NLP) 응용 프로그램을 구동하는 핵심 역할을 ..

소프트웨어 개발 세계에서 DRY(Do not Repeat Yourself) 원칙은 효율적인 코딩의 핵심입니다. 앤디 헌트와 데이브 토마스가 그들의 기념비적인 책 "The Pragmatic Programmer"에서 만들어낸 DRY 원칙은 코드베이스 내의 반복을 줄이는 것의 중요성을 강조합니다. 이 원칙을 준수함으로써 개발자는 중복을 최소화하고 오류 발생 가능성을 줄이며 코드를 더 유지 보수하기 쉽게 만들 수 있습니다. DRY 원칙이 빛을 발하는 일반적인 시나리오는 마이크로서비스 아키텍처의 개발입니다. 마이크로서비스는 여러 서비스가 유사한 기능을 공유하는 경우가 많습니다. 이러한 기능은 유틸리티 함수, 보안 구성, 예외 처리, 공통 비즈니스 로직 등 다양합니다. 이러한 코드를 여러 서비스에 중복시키는 대신,..

개발자로서 아직 이런 문제를 겪지 않았다면, 이 글이 도움이 될 수 있을 것 같습니다. 경력 중 어느 시점에서든, 메모리에 맞지 않는 결과를 반환하는 데이터베이스 쿼리를 수행하는 Spring Boot REST 엔드포인트를 만들어야 할 가능성이 큽니다. 이 글에서는 메모리 한계로 인해 전통적인 방식으로 구현할 수 없는 REST 엔드포인트의 예를 살펴보겠습니다.시나리오이 연습에서는 Customer, Order, OrderItem, Product를 포함한 간단한 시나리오를 사용합니다: 우리의 목표는 다음을 쿼리하고 반환하는 보고서를 생성하는 엔드포인트를 만드는 것입니다:백만 개의 Orders500만 개 이상의 OrderItems전통적인 구현다음과 같은 필드가 있는 DTO를 정의해 봅시다:@Datapublic ..

Java는 Java 14에서 레코드 타입(Record Type)을 도입했습니다. Java 21 버전에서는 레코드 클래스의 인스턴스를 분해하고 더 정교한 데이터 쿼리를 가능하게 하는 레코드 패턴(Record Patterns)이 도입되었습니다.레코드 타입이란 무엇인가?Java는 Java 14에서 레코드라는 특별한 타입을 도입했습니다. 레코드는 제한된 형태의 클래스 타입으로, 주로 데이터를 저장하는 목적으로 사용됩니다. 레코드는 클래스보다 간결합니다. 레코드 타입 정의의 예시입니다:// 레코드 타입 정의record Point(int x, int y) 위 코드는 아래와 같은 기능을 수행합니다:Point라는 레코드 타입을 선언합니다.변수 x와 y에 대한 private final 필드를 포함합니다.x()와 y()라..